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Enregistrement W6977277346 · doi:10.60692/cveap-qvk07

Effect of Educational Outreach Timing and Duration on Facility Performance for Infectious Disease Care in Uganda: A Trial with Pre-Post and Cluster Randomized Controlled Components

2015· article· en· W6977277346 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueGreater South Information System · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueConsumer Behavior in Brand Consumption and Identification
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOutreachDuration (music)Health careInfectious disease (medical specialty)Cluster (spacecraft)Health facilityDisease controlHealth worker

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background Classroom-based learning is often insufficient to ensure high quality care and application of health care guidelines. Educational outreach is garnering attention as a supplemental method to enhance health care worker capacity, yet there is little information about the timing and duration required to improve facility performance. We sought to evaluate the effects of an infectious disease training program followed by either immediate or delayed on-site support (OSS), an educational outreach approach, on nine facility performance indicators for emergency triage, assessment, and treatment; malaria; and pneumonia. We also compared the effects of nine monthly OSS visits to extended OSS, with three additional visits over six months. Methods This study was conducted at 36 health facilities in Uganda, covering 1,275,960 outpatient visits over 23 months. From April 2010 to December 2010, 36 sites received infectious disease training; 18 randomly selected sites in arm A received nine monthly OSS visits (immediate OSS) and 18 sites in arm B did not. From March 2011 to September 2011, arm A sites received three additional visits every two months (extended OSS), while the arm B sites received eight monthly OSS visits (delayed OSS). We compared the combined effect of training and delayed OSS to training followed by immediate OSS to determine the effect of delaying OSS implementation by nine months. We also compared facility performance in arm A during the extended OSS to immediate OSS to examine the effect of additional, less frequent OSS. Results Delayed OSS, when combined with training, was associated with significant pre/post improvements in four indicators: outpatients triaged (44% vs. 87%, aRR = 1.54, 99% CI = 1.11, 2.15); emergency and priority patients admitted, detained, or referred (16% vs. 31%, aRR = 1.74, 99% CI = 1.10, 2.75); patients with a negative malaria test result prescribed an antimalarial (53% vs. 34%, aRR = 0.67, 99% CI = 0.55, 0.82); and pneumonia suspects assessed for pneumonia (6% vs. 27%, aRR = 2.97, 99% CI = 1.44, 6.17). Differences between the delayed OSS and immediate OSS arms were not statistically significant for any of the nine indicators (all adjusted relative RR (aRRR) between 0.76–1.44, all p>0.06). Extended OSS was associated with significant improvement in two indicators (outpatients triaged: aRR = 1.09, 99% CI = 1.01; emergency and priority patients admitted, detained, or referred: aRR = 1.22, 99% CI = 1.01, 1.38) and decline in one (pneumonia suspects assessed for pneumonia: aRR: 0.93; 99% CI = 0.88, 0.98). Conclusions Educational outreach held up to nine months after training had similar effects on facility performance as educational outreach started within one month post-training. Six months of bi-monthly educational outreach maintained facility performance gains, but incremental improvements were heterogeneous.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai randomisé · Signal consensuel: Essai randomisé
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,030

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0050,003
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0040,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,001

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.

Tête enseignante Opus0,024
Tête enseignante GPT0,235
Écart entre enseignants0,212 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeEssai randomisé
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2015
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