Successful implementation of Helping Babies Survive and Helping Mothers Survive programs—An Utstein formula for newborn and maternal survival
Notice bibliographique
Résumé
Globally, the burden of deaths and illness is still unacceptably high at the day of birth. Annually, approximately 300.000 women die related to childbirth, 2.7 million babies die within their first month of life, and 2.6 million babies are stillborn. Many of these fatalities could be avoided by basic, but prompt care, if birth attendants around the world had the necessary skills and competencies to manage life-threatening complications around the time of birth. Thus, the innovative Helping Babies Survive (HBS) and Helping Mothers Survive (HMS) programs emerged to meet the need for more practical, low-cost, and low-tech simulation-based training. This paper provides users of HBS and HMS programs a 10-point list of key implementation steps to create sustained impact, leading to increased survival of mothers and babies. The list evolved through an Utstein consensus process, involving a broad spectrum of international experts within the field, and can be used as a means to guide processes in low-resourced countries. Successful implementation of HBS and HMS training programs require country-led commitment, readiness, and follow-up to create local accountability and ownership. Each country has to identify its own gaps and define realistic service delivery standards and patient outcome goals depending on available financial resources for dissemination and sustainment.
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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 | 0,010 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».