Strengthening capacity in hospitals to reduce perinatal morbidity and mortality through a codesigned intervention package: protocol for a realist evaluation as part of a stepped-wedge trial of the Action Leveraging Evidence to Reduce perinatal morTality and morbidity (ALERT) in sub-Saharan Africa project
Notice bibliographique
Résumé
Despite a strong evidence base for developing interventions to reduce child mortality and morbidity related to pregnancy and delivery, major knowledge-implementation gaps remain. The Action Leveraging Evidence to Reduce perinatal morTality and morbidity (ALERT) in sub-Saharan Africa project aims to overcome these gaps through strengthening the capacity of multidisciplinary teams that provide maternity care. The intervention includes competency-based midwife training, community engagement for study design, mentoring and quality improvement cycles. The realist process evaluation of ALERT aims at identifying and testing the causal pathway through which the intervention achieves its impact.This realist process evaluation complements the effectiveness evaluation and the economic evaluation of the ALERT intervention. Following the realist evaluation cycle, we will first elicit the initial programme theory on the basis of the ALERT theory of change, a review of the evidence on adoption and diffusion of innovations and the perspectives of the stakeholders. Second, we will use a multiple embedded case study design to empirically test the initial programme theory in two hospitals in each of the four intervention countries. Qualitative and quantitative data will be collected, using in-depth interviews with hospital staff and mothers, observations, patient exit interviews and (hospital) document reviews. Analysis will be guided by the Intervention-Actors-Context-Mechanism-Outcome configuration heuristic. We will use thematic coding to analyse the qualitative data. The quantitative data will be analysed descriptively and integrated in the analysis using a retroductive approach. Each case study will end with a refined programme theory (in-case analysis). Third, we will carry out a cross-case comparison within and between the four countries. Comparison between study countries should enable identifying relevant context factors that influence effectiveness and implementation, leading to a mid-range theory that may inform the scaling up the intervention.In developing this protocol, we paid specific attention to cultural sensitivity, the do no harm principle, confidentiality and non-attribution. We received ethical approval from the local and national institutional review boards in Tanzania, Uganda, Malawi, Benin, Sweden and Belgium. Written or verbal consent of respondents will be secured after explaining the purpose, potential benefits and potential harms of the study using an information sheet. The results will be disseminated through workshops with the hospital staff and national policymakers, and scientific publications and conferences.PACTR202006793783148.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,119 | 0,111 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,005 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,005 |
| Communication savante | 0,006 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,010 | 0,011 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,056 | 0,013 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».