Evaluation of the FAST-M maternal sepsis intervention in Pakistan: A qualitative exploratory study
Notice bibliographique
Résumé
The World Health Organization and partners developed and evaluated a maternity-specific sepsis care bundle called 'FAST-M' for low-resource settings. However, this bundle has not yet been studied in Asia. Our study sought to evaluate the perceptions of healthcare providers about the implementation of the FAST-M intervention in Pakistan.The study was conducted at a public sector hospital in Hyderabad. We conducted three focus group discussions with healthcare providers including doctors, nurses, and healthcare administrators (n = 22) who implemented the FAST-M intervention. The Consolidated Framework for Implementation Research was used as a guiding framework for data collection and analysis. The data were analyzed using a thematic analysis approach and deductive methods.Five overarching themes emerged: (I) FAST-M intervention and its significance including HCPs believing in the advantages of using the intervention to improve clinical practices; (II) Influence of outer and inner settings including non-availability of resources in the facility for sepsis care; (III) HCPs perceptions about sustainability, which were positive (IV) Integration into the clinical setting including HCPs views on the existing gaps, for example, shortage of HCPs and communication gaps, and their recommendations to improve these; and (V) Outcomes of the intervention including improved clinical processes and outcomes using the FAST-M intervention. Significant improvement in patient monitoring and FAST-M bundle completion within an hour of diagnosis of sepsis was reported by the HCPs.The healthcare providers' views were positive about the intervention, its outcomes, and long-term sustainability. The qualitative data provided findings on the acceptability of the overall implementation processes to support subsequent scaling up of the intervention.
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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 | 0,014 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,004 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».