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Enregistrement W2783265644 · doi:10.1002/ijgo.12435

Community member and policy maker priorities in improving maternal health in rural Tanzania

2018· article· en· W2783265644 sur OpenAlexafffund
Gail Webber, Bwire Chirangi, Nyamusi Magatti

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Gynecology & Obstetrics · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGlobal Maternal and Child Health
Établissements canadiensBruyère
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchGlobal Affairs Canada
Mots-clésTanzaniaMedicineCommunity healthHealth policyHealth careChildbirthParticipatory action researchRural healthInclusion (mineral)Economic growthEnvironmental healthRural areaNursingSocioeconomicsPublic healthSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: To determine community member and policy maker priorities in improving maternal health in rural Tanzania. METHODS: The present participatory action research project was conducted in Rorya District, Mara Region, Tanzania, between November 20 and 25, 2015. A convenience sample of four community and one policy maker discussion groups were held to identify factors impacting on maternal health. The inclusion criterion for community members was a recent personal or partner experience with childbirth, or experience as a village leader. The policy maker participants were enrolled from all members of the District Council Health Management Team. RESULTS: There was considerable overlap in priorities expressed by community members and policy makers. The most common priorities were to improve the transportation options for women to get to the health facility, the availability of supplies in the health facilities, and healthcare provider attitudes toward women, and to increase the number of skilled healthcare providers. Policy makers also prioritized improved health education of women, improved access to health facilities, and increased power in decision-making for women. CONCLUSIONS: Community members and policy makers have similar priorities for improving maternal health, which involve both social and structural changes.

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)0,013
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
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 enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,070

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0130,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0050,002
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,335
Écart entre enseignants0,317 · 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

Citations8
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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