Validation of Verbal Autopsy Tool for Ascertaining the Causes of Stillbirth
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To assess performance of the WHO revised verbal autopsy tool for ascertaining the causes of still birth in comparison with reference standard cause of death ascertained by standardized clinical and supportive data. METHODS: All stillbirths at a tertiary hospital in Karachi, Pakistan were prospectively recruited into study from August 2006- February 2008. The reference standard cause of death was established by two senior obstetricians within 48 hours using the ICD coding system. Verbal autopsy interviews using modified WHO tool were conducted by trained health workers within 2- 6 weeks of still birth and the cause of death was assigned by second panel of obstetricians. The performance was assessed in terms of sensitivity, specificity and Kappa. RESULTS: There were 204 still births. Of these, 80.8% of antepartum and 50.5% of intrapartum deaths were correctly diagnosed by verbal autopsy. Sensitivity of verbal autopsy was highest 68.4%, (95%CI: 46-84.6) for congenital malformation followed by obstetric complication 57.6%, (95%CI: 25-84.2). The specificity for all major causes was greater than 90%. The level of agreement was high (kappa=0.72) for anomalies and moderate (k=0.4) for all major causes of still birth, except asphyxia. CONCLUSION: Our results suggest that verbal autopsy has reasonable validity in identifying and discriminating between causes of stillbirth in Pakistan. On the basis of these findings, we feel it has a place in resource constrained areas to inform strategic planning and mobilization of resources to attain Millennium Development Goals.
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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 | 0,028 | 0,078 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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.
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 ».