공중 보건 시스템의 포용적이고 지원적이며 품위 있는 출산 관리 (SDMC)

목표:

포용적이고 지원적이며 품위 있는 출산 관리를 위한 참여적이고 합의 기반 프로세스를 통해 상황에 맞는(또는 증거 기반) 서비스 제공 모델을 설계합니다. 공중 보건 시설의 콘텐츠 및 운영화에 대한 개입 모델의 타당성을 구현하고 테스트합니다.

연구 단계:

구현 단계:

이 연구의 구현은 두 단계로 나뉩니다. (1) 개입 개발: 지지적이고 품위 있는 치료에 대한 형성 연구에 기반을 두고 참여적 접근 방식을 사용하여 서비스 제공 개입 패키지를 공동 생성합니다. (2) 실행 및 타당성 테스트: 두 가지 수준의 타당성 평가(보건 시스템 및 직원 평가, SDMC에 대한 여성의 경험)가 수행됩니다.

우리는 인간 중심 디자인(HCD)의 프레임워크를 사용하여 이 연구의 구현을 안내할 것입니다(그림 3 참조). 인간 중심 설계는 떠오르는 개념이며 전 세계 보건 분야에서 점점 더 많이 사용되고 있습니다. 접근 방식은 영감, 아이디어, 구현 및 테스트의 세 단계로 분류됩니다.

목표 1 - 포용적이고 지원적이며 품위 있는 출산 관리를 위한 참여적이고 합의 기반 프로세스를 통해 상황에 맞는(또는 증거 기반) 서비스 제공 모델을 설계합니다.

1단계: 영감:

첫 번째 단계는 '공감'입니다. 형성 연구를 통해 SDMC 주변의 일반적인 행동, 과제 및 기회를 이해하게 됩니다. 그것은 국내 및 국제 지침의 검토와 초점 주제에 대한 모범 사례로 보완될 것입니다. 실무자, 프로그램 관리자, 정책 입안자 및 지역 사회 대표를 포함한 주요 이해 관계자와 참여하여 프로젝트의 기여 및 소유권을 보장하는 참여 방식부터 시작할 것입니다.

형성 연구:

포커스 그룹 토론(FGD):

지난 3개월 동안 공중 보건 시설에서 출산한 산후 여성을 대상으로 총 5~8회의 FGD가 실시됩니다. 이 여성들은 선택한 의료 시설에서 얻을 목록 프레임에서 식별됩니다. FGD는 다음을 광범위하게 탐구합니다. (a) 시설 기반 출산에 대한 태도; (b) 시설에서 출산하려는 동기; (c) 출산 관리에 대한 기대치; 및 (d) 산부인과 서비스의 간호 품질에 대한 Hulton 프레임워크에 따라 인지된 간호 품질. 프레임워크는 '돌봄 제공'과 '돌봄 경험'(인적 및 물리적 자원, 인지 지원, 존중 및 존엄성, 형평성, 정서적 지원) 모두에 초점을 맞춥니다. 훈련된 사회학자/인류학자가 메모 작성자와 함께 FGD를 실시합니다. FGD 참가자는 정보에 입각한 동의를 얻고 모든 토론은 오디오로 녹음됩니다. FGD에서 생성된 데이터는 의료 시설에서 SDMC의 경험을 평가하기 위해 SDMC 개입 패키지 및 상황에 맞는 구조화된 도구의 개발을 알릴 것입니다.

보건 시설 평가:

의료 시설 평가는 a) 의료 시스템 직원(임상 및 비임상 서비스 제공자 및 관리자)과의 인터뷰, b) 관리 정보 시스템 검토 및 c) 클라이언트-제공자 상호 작용 관찰로 구성됩니다.

• 직원과의 심층 인터뷰(IDI): IDI는 임상 및 비임상 산부인과 직원 및 관리자와 함께 SDMC에 대한 도전과 기회를 폭넓게 이해하기 위해 수행됩니다. COM-B 행동 프레임워크는 지원적이고 존엄한 산모 관리를 위한 동기, 능력 및 기회에 대한 개인 및 체계적 요인을 이해하기 위한 인터뷰 가이드 및 데이터 합성의 개발을 안내할 것입니다.

관찰:

• 관리 정보 시스템(MIS) 검토: 입원 환자 기록에 문서화된 정보의 종류를 검토하고 정보에 입각한 결정을 내리기 위해 이 데이터를 사용하는 메커니즘을 평가합니다. MIS를 이해하면 조사관이 책임의 척도로서 학대 사건에 대한 기록 보관을 위한 메커니즘을 만들거나 강화할 수 있습니다.

관련 국내 및 국제 자료 검토:

우리는 지지적이고 품위 있는 출산 관리와 관련된 기존의 국내 및 국제 자료를 철저히 검토할 것입니다. 여기에는 광범위하게 다음이 포함됩니다. 분만 및 출산 중 산모 관리에 대한 기존의 국가 서비스 제공 지침; 분만 중 관리에 대한 WHO 권장 사항 신경 장애 및 약물 남용을 위한 mhGAP 물질; 존중하는 산모 관리에 대한 기존 교육 자료.

2단계: 구상:

두 번째 단계에서 데이터 합성은 지원적이고 품위 있는 출산 관리와 관련된 수많은 문제와 가능한 솔루션을 생성할 것입니다. 그런 다음 이러한 솔루션/아이디어를 이해 관계자와 논의하여 프로토타입이 공식적으로 개발될 주어진 컨텍스트에서 가장 관련성이 높고 적용 가능한 솔루션을 선택합니다. 프로토타입은 이해관계자와의 집단 검토를 통해 임시 테스트를 거치게 됩니다. 이해관계자는 일상적인 작업에서 관련성과 운영 타당성을 반영할 것입니다.

목표 2: 공중 보건 시설의 콘텐츠 및 운영화에 대한 개입 모델의 타당성을 구현하고 테스트합니다.

3단계: 구현 및 테스트:

HCD의 세 번째 단계는 두 번째 연구 목적의 범위에 속합니다. 3단계에서는 프로토타입의 완성에 이어 3개월 동안 실제 환경에서 파일럿 테스트가 진행됩니다. 이 구현은 현장 학습이 개입 패키지 설계로 다시 피드백되므로 파일럿으로 간주된다는 점에 유의하는 것이 중요합니다.

평가 설계:

개입 프로토타입의 타당성을 테스트하기 위해 혼합 방법, 사전 사후 설계가 사용됩니다.

연구 설정:

이 연구는 6개의 공중 보건 시설에서 시행될 예정입니다. 파키스탄 남부 신드 지방의 Thatta 및 Sujawal 지역에 각각 3개의 시설이 있습니다. 이 전염병 지역은 거대 도시인 카라치에서 약 100km 떨어져 있습니다.

연구 인구:

주요 대상은 분만실/산부인과 병동의 출산 여성 및 서비스 제공자(임상 및 비임상 직원)입니다.

건강 시스템 및 직원 평가:

정량적 방법:

기본 평가는 교육 모듈에서 의료 시설의 임상 및 지원 직원의 역량 구축을 따릅니다. 산부인과 팀은 상황에 맞는 SDMC에 대한 포괄적인 3일 교육을 받게 됩니다. 선임 직원은 마스터 트레이너가 되어 설정된 표준을 준수하도록 지원 감독을 제공할 책임이 있습니다. 콘텐츠의 관련성과 구현 가능성에 대한 교육 중에 직원의 피드백을 구할 것입니다.

교육 전/후 테스트를 통해 SDMC에 대한 교육 참가자(임상 및 비임상 직원 및 관리자)의 지식 및 태도를 평가합니다. 도구는 중재 패키지가 완성된 후 그에 따라 개발될 것입니다.

질적 방법:

개입 기간 동안 품질 감사(또는 지원 감독 방문)는 여성 제공자 상호 작용, 직원 조정 및 시설 평가를 관찰하여 품질 표준의 채택 및 준수를 평가하기 위해 선택된 모든 의료 시설에서 정기적으로 수행됩니다. 산부인과 직원은 관찰 결과에 따라 맞춤형 피드백을 제공받을 것입니다.

개입 후 심층 인터뷰는 실무자 및 프로그램 관리자와 함께 수행되어 개입 충실도, 용량 및 적용 범위, 간부 간 SDMC 관행의 침투, 개인, 대인 관계 및 시스템 수준 촉진자 및 장벽을 조사합니다. 일상적인 연습에 대한 개입. 또한 SDMC 개입 패키지의 개선을 위한 제안을 수집할 것입니다.

여성의 경험:

정량적 방법:

개입 전 평가는 건강 시설에서 SDMC에 대한 여성의 경험과 출산 후 42일 이내의 산후 우울증에 대한 정보를 수집할 것입니다. 건강 시스템 평가와 달리 두 개의 독립적인 여성 그룹이 기준선과 종료 라인에 등록됩니다. 출산 중 학대에 관한 최근에 게시된 구조화된 설문지는 상황에 맞게 조정되어 이러한 사전 사후 평가에 사용될 것입니다. 산후 우울증과 불안은 각각 환자 건강 설문지 - 9 및 일반화된 불안 장애 - 7을 사용하여 평가됩니다.

샘플 크기 계산:

총 308명의 산후 여성이 평균 학대 점수(25에서 22.5로)에서 표준 편차 6, 90% 검정력, 5% 수준에서 2.5 단위 감소(또는 10% 감소)의 통계적 차이를 감지해야 합니다. 유의성, 2 설계 효과 및 10% 후속 조치 실패(LTFU) 및/또는 무응답. 우리는 308개의 샘플을 진행하기로 결정했는데, 이는 다양한 유형의 학대의 유병률 추정 및 이러한 각 유형의 학대에 대한 개입의 효과와 같은 추가 분석 범위를 수행하기에 충분한 정밀도를 제공하는 동시에 연구 일정에 부정적인 영향을 미치지 않을 것이기 때문입니다. .

샘플링 전략:

편의 샘플링 기술은 연구 참가자를 선택하는 데 사용됩니다. 데이터 수집 기간 동안 선택한 병원에서 출산하는 모든 여성은 원하는 샘플을 얻을 때까지 설문 조사에 참여하도록 초대됩니다. 동의 과정에서 참가자는 산후 6주에 집에서 후속 인터뷰에 참여하는 데 관심이 있는지 여부를 알리고 질문합니다. 가정 기반 인터뷰에 관심을 보이고 동의한 여성을 설문조사에 모집합니다. 연구 지구 외부에 거주하거나 접근하기 어려운 농촌 지역에 거주하는 참가자는 물류 제약으로 인해 이 샘플에서 제외됩니다.

데이터 수집 및 관리:

이 연구에서는 표준화되고 상황에 맞게 조정된 도구가 사용됩니다. 모든 데이터 수집 도구는 관련 현지 언어로 번역되고 사용 전에 유사한 설정에서 사전 테스트됩니다. 사전 경험이 있는 데이터 수집가를 고용하고 기준선 및 최종선 평가와 일상적인 감사를 위해 교육을 받습니다. 심층 인터뷰(IDI) 및 포커스 그룹 토론(FGD)은 훈련된 사회학자 및/또는 인류학자가 수행합니다. 모든 데이터 수집자는 연구 도구의 이론 및 실제 측면 모두에 대해 종합적이고 표준화된 교육을 받습니다.

질적 인터뷰는 나중에 필사 및 번역을 위해 오디오 녹음됩니다. 모든 정량적 데이터는 태블릿에서 전자적으로 수집됩니다. Epicollect5에서 개발된 소프트웨어 애플리케이션에는 데이터 수집 및 입력 오류를 최소화하기 위한 유효성 검사 기능이 내장되어 있습니다. 모든 소프트웨어 응용 프로그램은 연구에 사용하기 전에 테스트됩니다. 동기화를 위해 평가 전반에서 일관되게(해당하는 경우) 고유 ID가 각 연구 참가자에게 제공됩니다.

데이터 분석:

기술 통계는 연령, 교육 수준, 사회 경제적 지위 등과 같은 연구 참여자의 특성을 설명하는 데 사용됩니다. 여성의 SDMC 경험에서 관찰된 변화를 위해 고급 통계 기법을 사용하여 건강 내 클래스 내 상관 관계를 설명하는 다변수 선형(연속) 및 로지스틱(이진) 회귀 모델을 통해 결과 지표(SDMC 경험)의 변화를 추정합니다. 시설. 선형 회귀를 사용하여 사전 사후 비교 결과로 처리되는 SDMC의 여성 경험에 대한 종합 점수를 생성합니다. 변수의 분포에 따라 로지스틱 회귀를 사용하여 SDMC 경험의 보급에서 사전 사후 개입 변화를 확인하기 위해 변수를 이분화하는 것을 고려할 것입니다. 대응 t-테스트(연속용) 및 McNemars 테스트(바이너리용)를 사용하여 교육 전후에 보건 시설 직원의 지식 및 태도 변화를 관찰합니다. Stata 버전 16.1(StataCorp LP, Texas, United States)이 모든 분석에 사용되며 p-값 0.05는 통계적으로 유의한 것으로 간주됩니다.

형성 연구의 질적 조사를 위해 우리는 병목 현상 분석 접근법을 사용하여 의료 시설에서 SDMC 제공을 방해하는 만연한 문제를 식별하고 SDMC를 홍보하는 데 활용할 수 있는 기회를 결정할 것입니다. 이러한 결과는 개입 패키지 개발에 정보를 제공할 것입니다. 개입 후 수집될 정성적 데이터는 SDMC 개입의 타당성 및 수용 가능성, 구현의 관련 장벽 및 촉진 요인을 이해하기 위해 분석됩니다. 또한 개입 패키지를 개선하기 위해 연구 참가자의 제안을 분석할 것입니다.