Challenges and recommendations to improve implementation of phototherapy among neonates in Malawian hospitals
Notice bibliographique
Résumé
Severe neonatal jaundice can result in long term morbidities and mortality when left untreated. Phototherapy is the main-stay intervention for treating moderate jaundice and for prevention of the development of severe jaundice. However, in resource-limited health care settings, phototherapy has been inconsistently used. The objective of this study is to evaluate barriers and facilitators for phototherapy to treat neonatal jaundice at Malawian hospitals.We conducted a convergent mixed-method study comprised of a facility assessment and qualitative interviews with healthcare workers and caregivers in southern Malawi. The facility assessment was conducted at three secondary-level hospitals in rural districts. In-depth interviews following a semi-structured topic guide were conducted at a district hospital and a tertiary-level hospital. Interviews were thematically analysed in NVivo 12 software (QSR International, Melbourne, Australia).The facility assessment found critical gaps in initiating and monitoring phototherapy in all facilities. Based on a total of 31 interviews, participants identified key challenges in diagnosing neonatal jaundice, counselling caregivers, and availability of infrastructure. Participants emphasized the need for transcutaneous bilirubinometers to guide treatment decisions. Caregivers were sometimes fearful of potential harmful effects of phototherapy, which required adequate explanation to mothers and family members in non-medical language. Task shifting and engaging peer support for caregivers with concerns about phototherapy was recommended.Implementation of a therapeutic intervention is limited if accurate diagnostic tests are unavailable. The scale up of therapeutic interventions, such as phototherapy for neonatal jaundice, requires careful holistic attention to infrastructural needs, supportive services such as laboratory integration as well as trained human resources.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».