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Enregistrement W2063243413 · doi:10.1016/j.ijgo.2012.05.028

Pilot study of single‐use obstetric emergency medical kits to reduce maternal mortality

2012· article· en· W2063243413 sur OpenAlexaff
Mathew Ouma, Benjamin Chemwolo, Sonak Pastakia, Astrid Christoffersen‐Deb, Sierra Washington

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Gynecology & Obstetrics · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGlobal Maternal and Child Health
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineEclampsiaEmergency medicineMaternal morbidityMedical recordPregnancyMedical emergencyObstetricsSurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: To describe the experience at a single facility regarding single-use emergency medication kits to treat obstetric emergencies in a resource-poor setting. METHODS: A retrospective study was conducted between October 2009 and October 2010 using data from the medical records of all patients treated with a single-use obstetric emergency medical kit (E-kit) during admission at the Riley Mother and Baby Hospital Wing, Eldoret, Kenya. Descriptive analyses were performed to quantify proportions of emergencies treated using E-kits in the first year of implementation. Summary statistics regarding maternal mortality from October 2008 to October 2010 were also retrieved to evaluate differences in the maternal mortality rates in the year of E-kit implementation and the year preceding implementation in order to estimate maternal mortalities averted with E-kit implementation. RESULTS: In the first year of implementation, 192 patients were treated using E-kits. Overall, 144 kits were used for treating postpartum hemorrhage, 52 for treating severe pre-eclampsia/eclampsia, and 1 for treating cardiopulmonary shock. There was a 30% reduction in maternal mortality ratio with E-kit implementation; however, results did not reach statistical significance. CONCLUSION: The results indicate that single-use E-kits may help to achieve a significant reduction in hospital rates of maternal mortality.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai non randomisé · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,073
Tête enseignante GPT0,368
Écart entre enseignants0,295 · 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'étudeEssai non randomisé
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

Citations20
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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