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Enregistrement W2604373618 · doi:10.1016/s2214-109x(17)30139-0

Progress and inequities in maternal mortality in Afghanistan (RAMOS-II): a retrospective observational study

2017· article· en· W2604373618 sur OpenAlexaff
Linda Bartlett, Amnesty LeFevre, Linnea Zimmerman, Sayed Ataullah Saeedzai, Sabera Turkmani, Weeda Zabih, Hannah Tappis, Stan Becker, Peter J. Winch, Marge Koblinsky, Ahmed Javed Rahmanzai

Notice bibliographique

RevueThe Lancet Global Health · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGlobal Maternal and Child Health
Établissements canadiensHospital for Sick ChildrenSickKids FoundationInstitute for Clinical Evaluative Sciences
Organismes subventionnairesUnited States Agency for International Development
Mots-clésVerbal autopsyMedicineDemographyObstetric transitionMaternal deathObservational studyEnvironmental healthStandardized mortality ratioMortality ratePopulationCause of deathMaternal healthDiseaseHealth services

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The risk of maternal death in Afghanistan is among the highest in the world; however, the risks within the country are poorly understood. Subnational maternal mortality estimates are needed along with a broader understanding of determinants to guide future maternal health programmes. Here we aimed to study maternal mortality risk and causes, care-seeking patterns, and costs within the country. METHODS: We did a household survey (RAMOS-II) in the urban area of Kabul city and the rural area of Ragh, Badakshan. Questionnaires were administered to senior female household members and data were collected by a team of female interviewers with secondary school education. Information was collected about all deaths, livebirths, stillbirths, health-care access and costs, household income, and assets. Births were documented using a pregnancy history. We investigated all deaths in women of reproductive age (12-49 years) since January, 2008, using verbal autopsy. Community members; service providers; and district, provincial, and national officials in each district were interviewed to elicit perceptions of changes in maternal mortality risk and health service provision, along with programme and policy documentation of maternal care coverage. FINDINGS: Data were collected between March 2, 2011, and Oct 16, 2011, from 130 688 participants: 63 329 in Kabul and 67 359 in Ragh. The maternal mortality ratio in Ragh was quadruple that in Kabul (713 per 100 000 livebirths, 95% CI 553-873 in Ragh vs 166, 63-270 in Kabul). We recorded similar patterns for all other maternal death indicators, including the maternal mortality rate (1·7 per 1000 women of reproductive age, 95% CI 1·3-2·1 in Ragh vs 0·2, 0·1-0·3 in Kabul). Infant mortality also differed significantly between the two areas (115·5 per 1000 livebirths, 95% CI 108·6-122·3 in Ragh vs 24·8, 20·5-29·0 in Kabul). In Kabul, 5594 (82%) of 6789 women reported a skilled attendant during recent deliveries compared with 381 (3%) of 11 366 women in Ragh. An estimated 85% of women in Kabul and 47% in Ragh incurred delivery costs (mean US$66·20, IQR $61·30 in Kabul and $9·89, $11·87 in Ragh). Maternal complications were the third leading cause of death in women of reproductive age in Kabul, and the leading cause in Ragh, and were mainly due to hypertensive diseases of pregnancy. The maternal mortality rate decreased significantly between 2002 and 2011 in both Kabul (by 71%) and Ragh (by 84%), plus all other maternal mortality indicators in Ragh. INTERPRETATION: Remarkable maternal and other mortality reductions have occurred in Afghanistan, but the disparity between urban and rural sites is alarming, with all maternal mortality indicators significantly higher in Ragh than in Kabul. Customised service delivery is needed to ensure parity for different geographic and security settings. FUNDING: United States Agency for International Development (USAID).

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,995

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,121
Tête enseignante GPT0,443
Écart entre enseignants0,322 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations36
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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