公衆衛生システムにおける包摂的で支援的で尊厳のある産科ケア (SDMC)

目的:

包摂的で支援的で威厳のある産科ケアのための参加型でコンセンサス主導のプロセスを通じて、文脈に基づいた（または証拠に基づく）サービス提供モデルを設計します。公衆衛生施設における介入モデルの内容と運用化の実現可能性を実装し、テストする

研究段階:

実装フェーズ:

この研究の実施は 2 つのフェーズに分けられます。 (1) 介入の開発: 支持的で尊厳のあるケアに関する形成的研究に基づいて、参加型アプローチを使用してサービス提供介入パッケージを共同作成します。 (2) 実現可能性の実施とテスト: 2 レベルの実現可能性評価が実施されます - 医療システムとスタッフの評価、および SDMC 周辺の女性の経験。

この研究の実施を導くために、人間中心設計 (HCD) のフレームワークを使用します (図 3 を参照)。 人間中心設計は新たな概念であり、グローバルヘルスでますます使用されています。 このアプローチは、インスピレーション、構想、実装とテストの 3 つのフェーズに分類されます。

目的 1 - インクルーシブで支援的で威厳のある産科ケアのための参加型のコンセンサス主導のプロセスを通じて、コンテキストに基づいた (または証拠に基づく) サービス提供モデルを設計します。

フェーズ 1: インスピレーション:

最初のステップは「共感」です。これにより、形成的調査を通じて、SDMC に関する一般的な行動、課題、機会を理解することができます。 これは、国内および国際的なガイドラインのレビュー、および焦点を当てたトピックに関するベストプラクティスによって補足されます。 プロジェクトへの貢献と所有権を確保するために、実践者、プログラム マネージャー、政策立案者、コミュニティの代表者などの主要な利害関係者と関与するための参加型アプローチから始めます。

形成的研究:

フォーカス グループ ディスカッション (FGD):

過去 3 か月間に公衆衛生施設で分娩した産後の女性を対象に、合計 5 ～ 8 回の FGD が実施されます。 これらの女性は、選択された医療施設から取得されるリスト フレームから識別されます。 FGD は、次のことを広く調査します。(a) 施設での出産に対する態度。 (b) 施設で出産する動機。 (c) マタニティ ケアに関する期待。 (d) 産科サービスにおけるケアの質に関するハルトンのフレームワークに従って、認識されたケアの質。 このフレームワークは、「ケアの提供」と「ケアの経験」の両方に焦点を当てています (人的および物理的リソース、認知サポート、尊敬と尊厳、公平性、感情的サポート)。 訓練を受けた社会学者/人類学者が FGD を実施し、ノートテイカーが同行します。 FGD の参加者からインフォームド コンセントを取得し、すべてのディスカッションを音声録音します。 FGD から生成されたデータは、医療施設での SDMC の経験を評価するための SDMC 介入パッケージとコンテキスト化された構造化ツールの開発に役立ちます。

医療施設の評価:

医療施設の評価は、a) 医療システムのスタッフ (臨床および非臨床サービス提供者および管理者) とのインタビュー、b) 管理情報システムのレビュー、および c) クライアントと医療提供者のやり取りの観察から構成されます。

• スタッフとの詳細なインタビュー (IDI): IDI は、SDMC に関する課題と機会を広く理解するために、臨床および非臨床の産科スタッフおよび管理者に対して実施されます。 COM-B行動フレームワークは、インタビューガイドとデータ統合の開発を導き、支援的で威厳のある産科ケアの動機、能力、機会に関する個人的および全身的要因を理解します。

所見:

• 管理情報システム (MIS) のレビュー: 入院患者の記録に記録されている情報の種類をレビューし、このデータを使用して十分な情報に基づいた意思決定を行うメカニズムを評価します。 MIS を理解することで、捜査官は、説明責任の尺度として虐待の事例を記録するためのメカニズムを作成または強化することができます。

関連する国内外の資料のレビュー:

私たちは、支持的で尊厳のある産科ケアに関連する既存の国内および国際的な資料の徹底的なレビューを実施します. これには、次のものが含まれます。分娩中および出産中のマタニティ ケアに関する既存の国家サービス提供ガイドライン。分娩中のケアに関する WHO の推奨事項。神経障害および薬物乱用のための mhGAP 資料。丁寧な産科ケアに関する既存のトレーニング資料。

フェーズ 2: 着想:

第 2 段階では、データ統合により、支持的で威厳のある産科ケアに関する多くの問題とその可能な解決策が生み出されます。 次に、これらのソリューション/アイデアを利害関係者と話し合い、特定のコンテキストで最も関連性が高く適用可能なものを選択します。これに基づいて、プロトタイプが正式に開発されます。 プロトタイプは、利害関係者との共同レビューを通じて暫定的なテストを受けます。利害関係者は、日常業務における関連性と運用の実現可能性について検討します。

目的 2: 介入モデルの内容と公衆衛生施設での運用化の実現可能性を実装およびテストする

フェーズ 3: 実装とテスト:

HCD の第 3 フェーズは、第 2 の研究目的の範囲内です。 フェーズ 3 では、プロトタイプの完成に続いて、実際の設定で 3 か月にわたってパイロット テストが行​​われます。 現場での学習が介入パッケージの設計にフィードバックされるため、この実装はパイロットと見なされることに注意することが重要です。

評価設計：

介入プロトタイプの実現可能性をテストするために、混合方法の事前事後設計が使用されます。

スタディ設定:

この調査は、パキスタンのシンド州南部のタッタ地区とスジャワル地区のそれぞれに 3 つの施設を含む 6 つの公衆衛生施設で実施されます。 これらの伝染性地区は、メガシティのカラチから約 100 キロ離れた場所にあります。

調査対象母集団：

主な対象者は、分娩中の女性と、陣痛室/産科病棟のサービス提供者 (臨床および非臨床スタッフ) です。

医療システムとスタッフの評価:

定量的な方法：

ベースライン評価は、トレーニングモジュールにおける医療施設の臨床およびサポートスタッフの能力構築に続きます。 マタニティ チームは、コンテキスト設定に合わせて調整された SDMC に関する包括的な 3 日間のトレーニングを受けます。 シニア スタッフ メンバーはマスター トレーナーとなり、設定された基準を確実に順守するための支援的な監督を提供する責任を負います。 コンテンツの関連性とその実装の実現可能性について、トレーニング中にスタッフからのフィードバックが求められます。

SDMCに関するトレーニング参加者（臨床および非臨床スタッフおよび管理者）の知識と態度は、トレーニング前後のテストを通じて評価されます。 ツールは、最終化された後、介入パッケージに従って開発されます。

定性的方法:

介入期間中、選択されたすべての医療施設に対して品質監査（または支援的監督訪問）が定期的に実施され、女性とプロバイダーの相互作用の観察、スタッフの調整、および施設の評価を通じて、品質基準の採用と遵守を評価します。 産科スタッフには、観察結果に基づいてカスタマイズされたフィードバックが提供されます。

介入後の詳細なインタビューは、介入の忠実度、線量と適用範囲、幹部全体への SDMC 実践の浸透、および個人、対人、およびシステムレベルのファシリテーターと、日常業務への介入。 また、SDMC 介入パッケージの改善のための提案も収集します。

女性の経験:

定量的な方法：

介入前後の評価では、保健施設での SDMC の女性の経験、および出産後 42 日以内の産後うつ病の苦しみに関する情報が収集されます。 医療制度の評価とは異なり、2 つの独立した女性グループがベースラインとエンドラインに登録されます。 出産中の虐待に関する最近発表された構造化されたアンケートは、状況に応じて適応され、これらの事後評価に使用されます。 産後のうつ病と不安は、それぞれ患者健康アンケート - 9 と全般性不安障害 - 7 を使用して評価されます。

サンプルサイズの計算:

合計 308 人の産後の女性が、標準偏差 6、90% 検出力、5% レベルで、虐待の平均スコア (25 から 22.5 へ) で 2.5 単位減少 (または 10% 減少) の統計的差異を検出する必要があります。有意性、2 つのデザイン効果、10% の追跡不能 (LTFU) および/または無反応。 さまざまなタイプの虐待の蔓延率の推定やこれらのタイプの虐待のそれぞれに対する介入の効果など、さまざまな追加分析を実行するのに十分な精度が得られるため、308 のサンプルを使用して進めることにしましたが、研究のタイムラインに悪影響を与えることはありません。 .

サンプリング戦略:

研究参加者の選択には、便利なサンプリング手法が使用されます。 データ収集期間中に選択された病院で出産するすべての女性は、希望するサンプルが達成されるまで調査に参加するよう招待されます。 同意プロセス中に、参加者は通知を受け、産後 6 週間の自宅でのフォローアップ インタビューに参加することに興味があるかどうか尋ねられます。 在宅面接に興味を示し、同意した女性を調査対象とする。 研究地区の外に住んでいた参加者、または地区の届きにくい農村地域に住んでいた参加者は、物流上の制約により、このサンプルから除外されます。

データの収集と管理:

この調査では、標準化され、文脈に合わせて調整されたツールが使用されます。 すべてのデータ収集ツールは、関連する現地の言語に翻訳され、使用前に同様の設定で事前にテストされます。 以前の経験を持つデータ収集者が採用され、ベースラインとエンドラインの評価、および定期的な監査のためにトレーニングされます。 詳細なインタビュー (IDI) とフォーカス グループ ディスカッション (FGD) は、訓練を受けた社会学者および/または人類学者によって実施されます。 すべてのデータ収集者は、研究機器の理論的側面と実践的側面の両方について、包括的で標準化されたトレーニングを受けます。

定性的なインタビューは、後で書き起こしと翻訳のために録音されます。 すべての定量データは、タブレットで電子的に収集されます。 Epicollect5 で開発されたソフトウェア アプリケーションには、データ収集と入力エラーを最小限に抑えるための検証チェックが組み込まれています。 すべてのソフトウェア アプリケーションは、研究で使用する前にテストされます。 一意の ID が各研究参加者に与えられ、同期のための評価全体で一貫性があります (該当する場合)。

データ解析：

記述統計は、年齢、教育レベル、社会経済的地位などの研究参加者の特徴を説明するために使用されます。 女性の SDMC 経験の変化を観察するために、高度な統計手法を使用して、多変数線形 (連続) およびロジスティック (2 値) 回帰モデルによって結果指標 (SDMC 経験) の変化を推定し、健康内のクラス内相関を説明します。設備。 線形回帰を使用した事前事後比較の結果として扱われる SDMC の女性の経験の複合スコアを作成します。 変数の分布に応じて、ロジスティック回帰を使用してSDMC経験の有病率の介入前後の変化を確認するために、変数を二分することを検討します。 対応のある t 検定 (連続の場合) と McNemars 検定 (バイナリの場合) を使用して、トレーニング前後の医療施設スタッフの知識と態度の変化を観察します。 Stata バージョン 16.1 (StataCorp LP、米国テキサス州) がすべての分析に使用され、0.05 の p 値は統計的に有意と見なされます。

形成的研究の定性的調査では、ボトルネック分析アプローチを使用して、医療施設での SDMC の提供を妨げる一般的な問題を特定し、SDMC を促進するために活用できる機会を決定します。 これらの調査結果は、介入パッケージの開発に役立ちます。 介入後に収集される定性的データは、SDMC 介入の実現可能性と受容性、および関連する障壁と実施のファシリテーターを理解するために分析されます。 また、研究参加者の提案を分析して、介入パッケージを改善します。