Constructing maternal morbidity – towards a standard tool to measure and monitor maternal health beyond mortality
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Maternal morbidity is a complex entity and its presentation and severity are on a spectrum. This paper describes the conceptualization and development of a definition for maternal morbidity, and the framework for its measurement: the maternal morbidity matrix, which is the foundation for measuring maternal morbidity, thus, the assessment tool. DISCUSSION: We define maternal morbidity and associated disability as "any health condition attributed to and/or complicating pregnancy and childbirth that has a negative impact on the woman's wellbeing and/or functioning." A matrix of 121 conditions was generated through expert meetings, review of the International Classification of Diseases and related health problems (ICD-10), literature reviews, applying the definition of maternal morbidity and a cut-off of >0.1% prevalence. This matrix has three dimensions: identified morbidity category, reported functioning impact and maternal history. The identification criteria for morbidity include 58 symptoms, 29 signs, 44 investigations and 35 management strategies; these criteria are aimed at recognizing the medical condition, or the functional impact/disability component that will capture the negative impact experienced by the woman. The maternal morbidity matrix is a practical framework for assessing maternal morbidity beyond near-miss. In light of the emerging attention to Universal Health Coverage (UHC) as part of the post-2015 Sustainable Development Goals (SDGs) planning, a definition and standard identification criteria are essential to measuring its extent and impact.
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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 | 0,061 | 0,103 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,012 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».