NAUNEHAL; Integrated immunization and MNCH interventions: A quasi-experimental study–Protocol
Notice bibliographique
Résumé
Great improvements in the health of newborns, children, and women in Pakistan are needed. A large body of literature has demonstrated that the majority of maternal, newborn, and child deaths are preventable with essential health strategies including immunization, nutrition interventions, and child health interventions. Despite the importance of these interventions for the health of women and children, access to services continues to be a barrier. Furthermore, demand for services also contributes to low coverage of essential health interventions. Given the emerging threat of COVID-19 coupled with already weak maternal and child health, delivering effective and feasible nutrition and immunization services to communities, and increasing demand and uptake of services is a pressing and important need.This quasi-experimental study aims to improve health service delivery and increase uptake. The study included four main intervention strategies including community mobilization, mobile health teams offering MNCH and immunization services, engagement of the private sector, and testing of a comprehensive health, nutrition, growth, and immunization app, Sehat Nishani, for a period of 12 months. The target group of the project were women of reproductive age (15-49 years) and children under-five. The project was implemented in three union councils (UCs) in Pakistan including Kharotabad-1(Quetta District, Balochistan), Bhana Mari (Peshawar District, Khyber Pakhtunkhwa) and Bakhmal Ahmedzai (Lakki Marwat district, Khyber Pakhtunkhwa). Propensity score matching based on size, location, health facilities, and key health indicators of UC was conducted to identify three matched UCs. A household baseline, midline, endline and close-out assessment will be conducted for evaluating coverage of interventions as well as the knowledge, attitude, and practices of the community in the MNCH and COVID-19 context. Descriptive and inferential statistics will be used to test hypotheses. As well, a detailed cost-effectiveness analysis will be conducted to generate costing data for these interventions to effectively inform policymakers and stakeholder on feasibility of the model. Trial registration: NCT05135637.
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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 | 0,019 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,004 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,049 | 0,009 |
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 ».