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Enregistrement W2042792372 · doi:10.1046/j.1365-3016.2003.00475.x

Validation of verbal autopsy to determine the cause of 137 neonatal deaths in Karachi, Pakistan

2003· article· en· W2042792372 sur OpenAlexaff
David Marsh, Salim Sadruddin, Fariyal F. Fikree, Chitra Krishnan, Gary L. Darmstadt

Notice bibliographique

RevuePaediatric and Perinatal Epidemiology · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAutopsy Techniques and Outcomes
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesAga Khan FoundationBill and Melinda Gates Foundation
Mots-clésMedicineMedical diagnosisVerbal autopsyPediatricsCause of deathAutopsyNeonatal deathDiseasePregnancyPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Verbal autopsy (VA) aims to estimate a community's mortality experience in the absence of contact with formal registration or health care systems. Application of VA to neonatal deaths is problematic as the agonal phase of a neonatal death tends to be indistinct. This is the first attempt to validate the technique exclusively on newborns who died. Seriously ill neonates (n = 137) were enrolled from the Civil Hospital, Karachi, Pakistan, between 31 October 1993 and 31 July 1994. All died as newborns, and caregivers were interviewed at home 3-230 days later. Surveillance physicians completed case questionnaires in the hospital, and investigator physicians assigned the main and associated causes of death using clinical criteria. Field questionnaires including a verbatim open-ended history, and syndrome modules were completed by a field worker, and investigator physicians again assigned the main and associated causes of death based on three diagnostic methods: verbatim alone, modules alone and verbatim and modules combined. We assessed the validity of VA by comparing field against hospital diagnoses by diagnostic (verbatim vs. modules vs. both) and analytic method (main vs. any diagnosis). VA identified at least one diagnosis accurately in 71% of the newborns. VA underdiagnosed low birthweight and prematurity in the field. Verbatim and modules diagnostic method comparing any field against main hospital diagnoses revealed high sensitivities for too early/too small syndrome (90%) and neonatal tetanus (84%). VA correctly identified some important causes of neonatal death in the field. Assigning multiple diagnoses using both open- and closed-ended questions increases the likelihood of correct ascertainment.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,023
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,033

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,023
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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.

Tête enseignante Opus0,036
Tête enseignante GPT0,344
Écart entre enseignants0,309 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations94
Publié2003
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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