Pilot study of single‐use obstetric emergency medical kits to reduce maternal mortality
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,003 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
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.
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 ».