Developing a Pictorial Sisterhood Method in collaboration with illiterate Maasai traditional birth attendants in northern Tanzania
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To study whether data on maternal mortality can be gathered while maintaining local ownership of data in a pastoralist setting where a scarcity of data sources and a culture of silence around maternal death amplifies limited awareness of the magnitude of maternal mortality. METHODS: As part of a participatory action research project, investigators and illiterate traditional birth attendants (TBAs) collaboratively developed a quantitative participatory tool-the Pictorial Sisterhood Method-that was pilot-tested between March 12 and May 30, 2011, by researchers and TBAs in a cross-sectional study. RESULTS: Fourteen TBAs interviewed 496 women (sample), which led to 2241 sister units of risk and a maternal mortality ratio of 689 deaths per 100000 live births (95% confidence interval 419-959). Researchers interviewed 474 women (sample), leading to 1487 sister units of risk and a maternal mortality ratio of 484 (95% confidence interval 172-795). CONCLUSION: The Pictorial Sisterhood Method is an innovative application that might increase the participation of illiterate individuals in maternal health research and advocacy. It offers interesting opportunities to increase maternal mortality data ownership and awareness, and warrants further study and validation.
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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 | 0,028 | 0,028 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,003 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».