Engaging community health workers in maternal and infant death identification in Khayelitsha, South Africa: a pilot study
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Engaging community health workers in a formalised death review process through verbal and social autopsy has been utilised in different settings to estimate the burden and causes of mortality, where civil registration and vital statistics systems are weak. This method has not been widely adopted. We piloted the use of trained community health workers (CHW) to investigate the extent of unreported maternal and infant deaths in Khayelitsha and explored requirements of such a programme and the role of CHWs in bridging gaps. Methods This was a mixed methods study, incorporating both qualitative and quantitative methods. Case identification and data collection were done by ten trained CHWs. Quantitative data were collected using a structured questionnaire. Qualitative data were collected using semi-structured interview guides for key informant interviews, focus group discussions and informal conversations. Qualitative data were analysed thematically using a content analysis approach. Results Although more than half of the infant deaths occurred in hospitals (n = 11/17), about a quarter that occurred at home (n = 4/17) were unreported. Main causes of deaths as perceived by family members of the deceased were related to uncertainty about the quality of care in the facilities, socio-cultural and economic contexts where people lived and individual factors. Most unreported deaths were further attributed to weak facility-community links and socio-cultural practices. Fragmented death reporting systems were perceived to influence the quality of the data and this impacted on the number of unreported deaths. Only two maternal deaths were identified in this pilot study. Conclusions CHWs can conduct verbal and social autopsy for maternal and infant deaths to complement formal vital registration systems. Capacity development, stakeholder’s engagement, supervision, and support are essential for a community-linked death review system. Policymakers and implementers should establish a functional relationship between community-linked reporting systems and the existing system as a starting point. There is a need for more studies to confirm or build on our pilot findings.
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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 | 0,012 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,003 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».