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Enregistrement W2740431171 · doi:10.1371/journal.pmed.1002364

Counting stillbirths and achieving accountability: A global health priority

2017· article· en· W2740431171 sur OpenAlexaff
Zulfiqar A Bhutta

Notice bibliographique

RevuePLoS Medicine · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGlobal Maternal and Child Health
Établissements canadiensSickKids FoundationCentre for Global Health ResearchHospital for Sick Children
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAccountabilityGlobal healthEnvironmental healthMedicinePublic healthPolitical scienceNursingLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Although the millennium development goals (MDGs) focused on maternal and child health and survival at inception, the importance of newborn survival to achievement of MDG 4 was soon well recognized [1].Over the last several years, the relative importance of stillbirths and their links to interventions to address maternal and newborn health have also been underscored [2].Despite this advocacy, the estimated 2.6 million stillbirths globally largely remain a hidden issue on the global policy platform, with little to no awareness for action at the country level [2].It took much effort towards the end of the MDG period to have stillbirth rates included as one of the 16 key indicators for monitoring progress for the global strategy for women, children, and adolescents [3].We need better data than modeled estimates to better define the burden and etiology of stillbirths from representative population-based studies or vital registration systems.The latter are relatively uncommon as the source of information in low-and middle-income settings.In this week's PLOS Medicine, Dandona and colleagues [4] underscore the importance of stillbirths in a population-based survey of Bihar (India).The study was based on verbal autopsies conducted on 1,132 stillbirths identified among 100,000 households over a 38-month period.Their identified incidence rate of stillbirths of 21.2 per 1,000 births (95% CI 19.7-22.6) is very close to the modeled estimated rate of 22 per 1,000 births [5].In a little over a third of these stillbirths, no cause could be identified, whereas obstetric complications and hemorrhage were associated with 30% of stillbirths.These findings are broadly consonant with the limited information on etiology from other studies of stillbirths [5,6].In a large verbal autopsy-based analysis of 1,285 stillbirths across a national sample of 95,000 households in the Pakistan demographic and health survey in 2006, 33.5% of antepartum stillbirths and 20.9% of intrapartum stillbirths did not have a clear cause of death [7].Many of the findings reported by Dandona et al [4] are well recognized risk factors for poor pregnancy outcomes, such as the association of stillbirths with poor quality of antenatal care (no antenatal care in 41% and 52% of urban or rural samples, respectively), small size of the fetus (25% and 38%), maternal fever in about 15%-16%, and evidence of infection in 15%-20% of subjects.No information is provided on the proportion of births among younger adolescents (<18 years), an important factor in the context of India, where adverse birth outcomes are associated with young maternal age [8].Similarly, we do not have information specific on access to caesarean section deliveries in the cohort, as limited access to emergency caesarean sections is a recognized risk factor for stillbirths at the population level [5].Given the lack of corresponding data on general births in Bihar or neonatal deaths, it is difficult to extrapolate the findings to beyond the stillbirth cohort.However, the risk factors are well known and do provide information relevant for policy.The authors relied on verbal narratives in their

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,083
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,141
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: Commentaire
Score de désaccord entre enseignants0,083
Score d'incertitude au seuil0,440

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0830,141
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0050,004
Études des sciences et des technologies0,0040,014
Communication savante0,0110,025
Science ouverte0,0040,016
Intégrité de la recherche0,0100,022
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0120,003

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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,369
Écart entre enseignants0,335 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

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

En bref

Citations7
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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