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Enregistrement W2766530102 · doi:10.12968/ajmw.2017.11.4.176

Narratives of labour and childbirth in women with obstetric fistula in Kenya

2017· article· en· W2766530102 sur OpenAlexafffund
Anne M. Khisa, Grace Omoni, Rachel F. Spitzer, Isaac K. Nyamongo

Notice bibliographique

RevueAfrican Journal of Midwifery and Women s Health · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueUreteral procedures and complications
Établissements canadiensPublic Health OntarioUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesInternational Development Research CentreStyrelsen för Internationellt Utvecklingssamarbete
Mots-clésChildbirthFistulaReferralNarrativeMedicineObstetricsObstructed labourGrounded theoryNursingPregnancyQualitative researchSociologySurgeryCaesarean section

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Obstetric fistula is caused by prolonged obstructed labour, and affects about 1% of women in Kenya. Although early treatment is recommended, women live with the condition for many years and endure physical, psychological and social suffering. Aims: To document the experiences of women with fistula illness. Methods: Using grounded theory methodology, narratives focusing on labour and childbirth were obtained from a purposive sample of 121 patients with obstetric fistula in 3 hospitals in Kenya. Narratives were analysed using a three-dimensional framework: Interaction, Continuity and Place. Findings: Six emergent themes predicting occurrence of fistula were identified. These were: people who assisted the labour process (interaction); time spent in labour; birth outcomes for baby (continuity); mode of delivery; referral of women in obstructed labour; and place of delivery. Conclusions: These findings have potential to inform the development of a midwifery early screening intervention for fistula care in Kenya.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,014
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,033

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,014
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0080,007
Communication savante0,0030,004
Science ouverte0,0010,006
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,277
Écart entre enseignants0,263 · 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'étudeQualitatif
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

Citations1
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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