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Enregistrement W2112849228 · doi:10.1186/1742-4755-8-13

Mother and newborn survival according to point of entry and type of human resources in a maternal referral system in Kayes (Mali)

2011· article· en· W2112849228 sur OpenAlexafffund
Maman Joyce Dogba, Pierre Fournier, Alexandre Dumont, Marı́a Victoria Zunzunegui, Caroline Tourigny, Safoura Berthe-Cisse

Notice bibliographique

RevueReproductive Health · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGlobal Maternal and Child Health
Établissements canadiensCentre Hospitalier de l’Université de MontréalUniversité de MontréalRoyal Victoria Hospital
Organismes subventionnairesInternational Development Research CentreBill and Melinda Gates Foundation
Mots-clésMedicineReferralDemographyCross-sectional studyPublic healthPediatricsFamily medicineNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Since 2001, a referral system has been operating in Kayes (Mali) to reduce maternal and perinatal deaths. Normal deliveries are managed in community health centers (CHC). Complicated cases are referred to a district health center (DHC) or the regional hospital (RH). Women with obstetric emergencies can directly access the DHC and the RH. OBJECTIVE: To assess, in women presenting with an obstetric complication: 1) the effects of the point of entry into the referral system on joint mother-newborn survival; and 2) the effects of the configuration of healthcare team at the CHCs on joint mother-newborn survival. METHOD: Cross-sectional study of 7,214 women users of the referral system in the region of Kayes in 2006-2009. Bivariate probit equations were fitted to estimate joint mother-newborn survival. The marginal effects of the point of entry into the referral system and of the configuration of the healthcare team at the CHCs were evaluated with a probit bivariate regression. RESULTS: Entering the referral system at the RH was associated with the best joint mother-newborn survival; the most qualified the CHCs team was, the best was mother-newborn survival. Distance traveled interacts with the point of entry and the configuration of the CHCs team. For women coming from far (over 50 km), going directly to the RH increased the probability of joint mother-newborn survival by 11.90% (p < 0.001) as compared with entry at the CHC. Entry at the CHC while coming from a distance of less than 5 km increased the likelihood of joint survival by 8.50% (p < 0.001). Among women who go first to a CHC, physician presence increased joint mother-newborn survival, compared with having no physician and fewer than three professionals. The size of the healthcare team at the CHC is significantly associated with mother-newborn survival only when distance traveled is 5 km or less. CONCLUSION: Mother-newborn survival in the Kayes maternal referral system is influenced by combined effects of the point of care, the skill configuration of CHC personnel and distance traveled.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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 enseignants0,058
Score d'incertitude au seuil0,115

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,063
Tête enseignante GPT0,337
Écart entre enseignants0,274 · 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

Citations24
Publié2011
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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