Understanding maternal mortality from top–down and bottom–up perspectives: Case of Tigray Region, Ethiopia
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Unacceptably high levels of preventable maternal mortality persist as a problem across sub-Saharan Africa and much of south Asia. Currently, local assessments of the magnitude of maternal mortality are not often made, so the best available information for health planning may come from global estimates and not reflect local circumstances. METHODS: A community-based cross-sectional survey was designed to identify all live births together with all deaths among women aged 15-49 years retrospectively over a one-year period in six randomly selected districts of Tigray Region, northern Ethiopia. After birth and death identification, Health Extension Workers trained to use the WHO 2012 verbal autopsy (VA) tool visited households to carry out VAs on all deaths among women aged 15-49 years. All pregnancy-related deaths were identified after processing the VA material using the InterVA-4 model, which corresponds to the WHO 2012 VA. A maternal mortality ratio (MMR) was calculated for each District and expressed with a 95% confidence interval (CI). RESULTS: The MMRs across the six sampled Districts ranged from 37 deaths per 100 000 live births (95% CI 1 to 207) to 482 deaths per 100 000 live births (95% CI 309 to 718). The overall MMR for Tigray Region was calculated at 266 deaths per 100 000 live births (95% CI 198 to 350). Direct obstetric causes accounted for 61% of all pregnancy-related deaths. Haemorrhage was the major cause of pregnancy-related death (34%). District-level MMRs were strongly inversely correlated with population density (r(2) = 0.86). CONCLUSION: This simple but well-designed survey approach enabled estimation of maternal mortality in Tigray Region on a local, contemporary basis. It also provided insights into possible local variations in MMR and their determinants. Consequently, this approach could be implemented at regional level in other large sub-Saharan African countries, or at national level in smaller ones to monitor and evaluate maternal health service interventions.
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 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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».