One‐year evaluation of the impact of an emergency obstetric and neonatal care training program in Western Kenya
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To determine the impact of introducing an emergency obstetric and neonatal care training program on maternal and perinatal morbidity and mortality at Moi Teaching and Referral Hospital, Eldoret, Kenya. METHODS: A prospective chart review was conducted of all deliveries during the 3-month period (November 2009 to January 2010) before the introduction of the Advances in Labor and Risk Management International Program (AIP), and in the 3-month period (August-November 2011) 1 year after the introduction of the AIP. All women who were admitted and delivered after 28 weeks of pregnancy were included. The primary outcome was the direct obstetric case fatality rate. RESULTS: A total of 1741 deliveries occurred during the baseline period and 1812 in the postintervention period. Only one mother died in each period. However, postpartum hemorrhage rates decreased, affecting 59 (3.5%) of 1669 patients before implementation and 40 (2.3%) of 1751 afterwards (P=0.029). The number of patients who received oxytocin increased from 829 (47.6%) to 1669 (92.1%; P<0.001). Additionally, the number of neonates with 5-minute Apgar scores of less than 5 reduced from 133 (7.7%) of 1717 to 95 (5.4%) of 1745 (P=0.006). CONCLUSION: The introduction of the AIP improved maternal outcomes. There were significant differences related to use of oxytocin and postpartum hemorrhage.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».