A systematic review of Demographic and Health Surveys: data availability and utilization for research
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To systematically review the public health literature to assess trends in the use of Demographic and Health Survey (DHS) data for research from 1984 to 2010 and to describe the relationship between data availability and data utilization. METHODS: The MEASURE DHS web site was searched for information on all population-based surveys completed under the DHS project between 1984 and 2010. The information collected included the country, type of survey, survey design, fieldwork period and certain special features, such as inclusion of biomarkers. A search of PubMed was also conducted to identify peer-reviewed articles published during 2010 that analysed DHS data and included an English-language abstract. Trends in data availability and in the use of DHS data for research were assessed through descriptive, graphical and bivariate linear regression analyses. FINDINGS: In total, 236 household surveys under the DHS project were completed across 84 countries during 2010. The number of surveys per year has remained constant, although the scope of the survey questions has expanded. The inclusion criteria were met by 1117 peer-reviewed publications. The number of publications has increased progressively over the last quarter century, with an average annual increment of 4.3 (95% confidence interval, CI: 3.2-5.3) publications. Trends in the number of peer-reviewed publications based on the use of DHS data were highly correlated with trends in funding for health by the Government of the United States of America and globally. CONCLUSION: Published peer-reviewed articles analysing DHS data, which have increased progressively in number over the last quarter century, have made a substantial contribution to the public health evidence base in developing countries.
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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 | 0,066 | 0,332 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,012 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,044 | 0,042 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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.
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 ».