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Enregistrement W2103158308 · doi:10.2471/blt.06.039842

Methodological considerations in implementing the WHO Global Survey for Monitoring Maternal and Perinatal Health

2008· article· en· W2103158308 sur OpenAlexaff
Archana Shah, Aníbal Faúndes, M'Imunya Machoki, Faouzi Amokrane, Allan Donner, Kidza Mugerwa, Guillermo Carroli, Bukola Fawole, Ana Langer, Jean José Wolomby, Alberto Naravaez, Nafiou Idi, Marius Kublickas, Eliette Valladares, Alejandro Velasco, Nelly Zavaleta, Isilda Neves, José Villar

Notice bibliographique

RevueBulletin of the World Health Organization · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGlobal Maternal and Child Health
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesUnited States Agency for International Development
Mots-clésLatin AmericansDeveloping countryEnvironmental healthMedicineGlobal healthScale (ratio)Public healthGeographyEconomic growthNursingPolitical scienceCartography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: To set up a global system for monitoring maternal and perinatal health in 54 countries worldwide. METHODS: The WHO Global Survey for Monitoring Maternal and Perinatal Health was implemented through a network of health institutions, selected using a stratified multistage cluster sampling design. Focused information on maternal and perinatal health was abstracted from hospital records and entered in a specially developed online data management system. Data were collected over a two- to three-month period in each institution. The project was coordinated by WHO and supported by WHO regional offices and country coordinators in Africa and the Americas. FINDINGS: The initial survey was implemented between September 2004 and March 2005 in the African and American regions. A total of 125 institutions in seven African countries and 119 institutions in eight Latin American countries participated. CONCLUSION: This project has created a technologically simple and scientifically sound system for large-scale data management, which can facilitate programme monitoring in countries.

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)0,643
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,663
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,357
Score d'incertitude au seuil0,440

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,6430,663
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0060,013
Études des sciences et des technologies0,0040,006
Communication savante0,0070,004
Science ouverte0,0060,008
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,108
Tête enseignante GPT0,388
Écart entre enseignants0,280 · 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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
DomaineMéthodes
GenreMéthodes

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

En bref

Citations113
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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