Village registers for vital registration in rural <scp>M</scp>alawi
Notice bibliographique
Résumé
Paper-based village registers were introduced 5 years ago in Malawi as a tool to measure vital statistics of births and deaths at the population level. However, usage, completeness and accuracy of their content have never been formally evaluated. In Traditional Authority Mwambo, Zomba district, Malawi, we assessed 280 of the 325 village registers with respect to (i) characteristics of village headmen who used village registers, (ii) use and content of village registers, and (iii) whether village registers provided accurate information on births and deaths. All village headpersons used registers. There were 185 (66%) registers that were regarded as 95% completed, and according to the registers, there were 115 840 people living in the villages in the catchment area. In 2011, there were 1753 births recorded in village registers, while 6397 births were recorded in health centre registers in the same catchment area. For the same year, 199 deaths were recorded in village registers, giving crude death rates per 100 000 population of 189 for males and 153 for females. These could not be compared with death rates in health centre registers due to poor and inconsistent recording in these registers, but they were compared with death rates obtained from the 2010 Malawi Demographic Health Survey that reported 880 and 840 per 100 000 for males and females, respectively. In conclusion, this study shows that village registers are a potential source for vital statistics. However, considerable inputs are needed to improve accuracy of births and deaths, and there are no functional systems for the collation and analysis of data at the traditional authority level. Innovative ways to address these challenges are discussed, including the use of solar-powered electronic village registers and mobile phones, connected with each other and the health facilities and the District Commissioner's office through the cellular network and wireless coverage.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,010 | 0,028 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 0,004 |
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 ».