Incidence and causes of maternal near-miss in selected hospitals of Addis Ababa, Ethiopia
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Because maternal mortality is a rare event, it is important to study maternal near-miss as a complement to evaluate and improve the quality of obstetric care. Thus, the study was conducted with the aim of assessing the incidence and causes of maternal near-miss. METHODS: A facility-based cross-sectional study was conducted in five selected public hospitals of Addis Ababa, Ethiopia from May 1, 2015 to April 30, 2016. All maternal near-miss cases admitted to the selected hospitals during the study period were prospectively recruited. World Health Organization criteria were used to identify maternal near-miss cases. The number of maternal near-miss cases over one year per 1000 live births occurring during the same year was calculated to determine the incidence of maternal near-miss. Underlying and contributing causes of maternal near-miss were documented from each participant's record. RESULTS: During the one-year period, there were a total of 238 maternal near-miss cases and 29,697 live births in all participating hospitals, which provides a maternal near-miss incidence ratio of 8.01 per 1000 live births. The underlying causes of the majority of maternal near-miss cases were hypertensive disorders and obstetric hemorrhage. Anemia was the major contributing cause reported for maternal near-miss. Most of the maternal near-miss cases occurred before the women's arrival at the participating hospitals. CONCLUSION: The study demonstrated a lower maternal near-miss incidence ratio compared to previous country-level studies. The majority of the near-miss cases occurred before the women's arrival at the participating hospitals, which underscores the importance of improving pre-hospital barriers. Efforts made toward improvement in the management of life-threatening obstetric complications could reduce the occurrence of maternal near-miss problems that occur during hospitalization.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».