Scale-up of a novel vital signs alert device to improve maternity care in Sierra Leone: a mixed methods evaluation of adoption
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background The CRADLE (Community blood pressure monitoring in Rural Africa: Detection of underLying pre-Eclampsia) Vital Signs Alert device—designed specifically to improve maternity care in low resource settings—had varying impact when trialled in different countries. To better understand the contextual factors that may contribute to this variation, this study retrospectively evaluated the adoption of CRADLE, during scale-up in Sierra Leone. Methods This was a mixed methods study. A quantitative indicator of adoption (the proportion of facilities trained per district) was calculated from existing training records, then focus groups were held with ‘CRADLE Champions’ in each district (n = 32), to explore adoption qualitatively. Template Analysis was used to deductively interpret qualitative data, guided by the NASSS (non-adoption, abandonment, scale-up, spread, sustainability) Framework. Findings Substantial but non-significant variation was found in the proportion of facilities trained in each district (range 59–90%) [X2 (7, N = 8) = 10.419, p = 0.166]. Qualitative data identified complexity in two NASSS domains that may have contributed to this variation: ‘the technology’ (for example, charging issues, difficulty interpreting device output and concerns about ongoing procurement) and ‘the organisation’ (for example, logistical barriers to implementing training, infighting and high staff turnover). Key strategies mentioned to mitigate against these issues included: transparent communication at all levels; encouraging localised adaptations during implementation (including the involvement of community leaders); and selecting Champions with strong soft skills (particularly conflict resolution and problem solving). Conclusions Complexity related to the technology and the organisational context were found to influence the adoption of CRADLE in Sierra Leone, with substantial inter-district variation. These findings emphasise the importance of gaining an in-depth understanding of the specific system and context in which a new healthcare technology is being implemented. This study has implications for the ongoing scale-up of CRADLE, and for those implementing or evaluating other health technologies in similar contexts.
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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 | 0,086 | 0,084 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».