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Fortalecendo Redes de Saúde Global para Mães e Bebês

Uma olhada em como melhorar a qualidade da saúde através da colaboração em redes de saúde globais.

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Índice

Em 2017, começou um esforço global pra lidar com as altas taxas de morte e problemas de saúde que afetam mães e bebês em países com baixa e média renda. Essa iniciativa é conhecida como Rede de Qualidade de Cuidados para Saúde Materna, Neonatal e Infantil (QCN). Nove países, incluindo Bangladesh, Etiópia e Uganda, foram os primeiros a entrar nessa rede. O objetivo era criar uma plataforma onde os países pudessem aprender uns com os outros sobre como melhorar a qualidade dos serviços de saúde.

A Necessidade de Melhoria da Qualidade

Muitos países começaram suas próprias redes pra melhorar os serviços de saúde. Essas redes permitem que profissionais de saúde compartilhem informações e aprendam uns com os outros. No entanto, é importante entender a estrutura e as relações dentro dessas redes pra avaliar sua eficácia. É aqui que entra a Análise de Redes Sociais (SNA).

O que é Análise de Redes Sociais?

SNA é um método usado pra estudar como pessoas e organizações estão conectadas. Olha para os atores individuais, chamados de nós, e as relações entre eles, conhecidas como arestas. Compreender essas conexões pode ajudar a esclarecer como a informação flui entre diferentes grupos, o que é essencial pra melhorar a saúde.

Tipos de Redes

Existem dois principais tipos de Estruturas de Rede: as densas e as menos densas. Redes densas têm muitas conexões entre os atores, enquanto as menos densas têm menos conexões. Muitas organizações de profissionais de saúde tendem a trabalhar de forma independente, o que pode levar a esforços isolados em vez de uma abordagem unificada pra melhorar o cuidado.

A Importância das Relações

Pra redes como a QCN terem sucesso, é crucial que as relações e interações entre os membros sejam fortes. No entanto, diferentes formações profissionais e culturas organizacionais podem às vezes dificultar essas conexões.

Entendendo a Composição da Rede

Pra entender melhor como a QCN funciona, foi realizada uma pesquisa transversal em quatro países: Bangladesh, Etiópia, Malawi e Uganda. Essa pesquisa visava avaliar as relações e interações entre vários atores na rede.

Métodos da Pesquisa

A pesquisa incluiu 302 participantes de vários níveis dentro do sistema de saúde, incluindo trabalhadores de saúde da linha de frente e parceiros técnicos. Foram usados diferentes métodos de amostragem pra garantir um grupo diversificado de participantes.

Coleta e Análise de Dados

Um questionário estruturado foi criado pra coletar informações sobre os respondentes e suas interações dentro da QCN. As perguntas abordavam aspectos como frequência de interações, qualidade das relações e compartilhamento de informações. Os dados foram coletados por meio de pesquisas online e em papel, dependendo da disponibilidade de internet.

Características dos Respondentes

Das pesquisas, um total de 566 atores foram identificados, com funções variadas na rede. A maioria dos respondentes eram trabalhadores de saúde da linha de frente, especialmente em Malawi e Uganda.

Estruturas de Rede

A análise revelou diferentes estruturas de rede em cada país. Bangladesh, Malawi e Uganda tinham múltiplos centros, significando que vários grupos estavam conectados, mas trabalhavam de forma independente. Em contraste, a Etiópia tinha uma rede mais centralizada, onde os principais atores estavam mais interligados.

Densidade da Rede

O nível de Interação ou densidade nas redes foi encontrado como baixo. Em geral, menos de 10% das conexões potenciais foram estabelecidas, indicando um engajamento limitado entre vários atores.

Atores Chave

A pesquisa identificou atores chave dentro de cada rede, com funções geralmente associadas à participação em comitês. Isso indica uma dependência das estruturas de comitê pra facilitar a comunicação e a tomada de decisões.

Natureza das Interações

A maioria dos respondentes indicou que interagiam com frequência, mas o tipo de interações variou. A maioria dos atores se engajava em compartilhamento de informações e aprendizado coletivo, mas os fatores que afetavam a qualidade das interações não eram uniformes entre os países.

Comparando Redes

Uma comparação das redes mostrou tanto características comuns quanto diferenças notáveis. Enquanto todas as redes incluíam atores de vários níveis, a frequência das interações e as estruturas gerais eram diferentes.

Desafios na Comunicação

Apesar da presença de uma rede estruturada, lacunas de comunicação foram identificadas, especialmente nos níveis mais baixos do sistema de saúde. Atores nessas áreas estavam frequentemente menos conectados e engajados em atividades.

Recomendações para Melhoria

Pra aumentar a eficácia de redes como a QCN, é crucial fortalecer as conexões entre todos os membros, especialmente aqueles na periferia, que interagem diretamente com as comunidades. Aumentar as interações entre diferentes níveis pode levar a um melhor compartilhamento de informações e esforços coletivos pra melhorias na qualidade do cuidado.

Direções para Pesquisas Futuras

Estudos futuros devem focar em como envolver mais atores nas redes e fortalecer conexões entre todos os níveis. Um planejamento melhor pode ajudar a melhorar os sistemas de saúde, garantindo que os atores chave estejam engajados e que os recursos sejam usados de forma eficaz.

Conclusão

A QCN representa um esforço essencial pra melhorar a saúde materna e neonatal por meio da colaboração entre países. Entender a estrutura e a dinâmica de tais redes é crucial pra implementação bem-sucedida e alcançar melhores resultados de saúde. Ao melhorar a comunicação e fortalecer as relações, as redes de saúde globais podem se tornar mais eficazes em sua missão.

Fonte original

Título: Individual and organisational interactions, learning and information sharing in a multi-country implementation-focused quality of care network for maternal, newborn and child health: a social network analysis

Resumo: The Network for Improving Quality of Care for Maternal, Newborn and Child Health (QCN) was established to build a cross-country platform for joint-learning around quality improvement implementation approaches to reduce mortality. This paper describes and explores the structure of the QCN in four countries and at global level. Using Social Network Analysis (SNA), this cross-sectional study maps the QCN networks at global level and in four countries (Bangladesh, Ethiopia, Malawi and Uganda) and assesses the interactions among actors involved. A pre-tested closed-ended structured questionnaire was completed by 302 key actors in early 2022 following purposeful and snowballing sampling. Data were entered into an online survey tool, and exported into Microsoft Excel for data management and analysis. This study received ethical approval as part of a broader evaluation. The SNA identified 566 actors across the four countries and at global level. Bangladesh, Malawi and Uganda had multiple-hub networks signifying multiple clusters of actors reflecting facility or district networks, whereas the network in Ethiopia and at global level had more centralized networks. There were some common features across the country networks, such as low overall density of the network, engagement of actors at all levels of the system, membership of related committees identified as the primary role of actors, and interactions spanning all types (learning, action and information sharing). The most connected actors were facility level actors in all countries except Ethiopia, which had mostly national level actors. The results reveal the uniqueness and complexity of each network assessed in the evaluation. They also affirm the broader qualitative evaluation assessing the nature of these networks, including composition and leadership. Gaps in communication between members of the network and limited interactions of actors between countries and with global level actors signal opportunities to strengthen QCN.

Autores: Mary V. Kinney, F. K. Mukinda, N. Djellouli, K. Akter, M. Sarker, A. A. Tufa, K. Mwandira, G. Seruwagi, A. Kyamulabi, K. Mwaba, T. Marchant, Y. R. Shawar, M. English, H. Namakula, G. Gonfa, T. Colbourn

Última atualização: 2023-03-10 00:00:00

Idioma: English

Fonte URL: https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2023.03.09.23287066

Fonte PDF: https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2023.03.09.23287066.full.pdf

Licença: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/

Alterações: Este resumo foi elaborado com a assistência da AI e pode conter imprecisões. Para obter informações exactas, consulte os documentos originais ligados aqui.

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