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Enregistrement W2792218416 · doi:10.1371/journal.pone.0184249

Health and socio-demographic profile of women of reproductive age in rural communities of southern Mozambique

2018· article· en· W2792218416 sur OpenAlexafffund
Charfudin Sacoor, Beth A. Payne, Orvalho Augusto, Faustino Vilanculo, Ariel Nhacolo, Marianne Vidler, Prestige Tatenda Makanga, Khátia Munguambe, Tang Lee, Eusébio Macete, Peter von Dadelszen, Esperança Sevene

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGlobal Maternal and Child Health
Établissements canadiensSimon Fraser UniversityUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesUniversity of British ColumbiaBill and Melinda Gates FoundationUnited States Agency for International Development
Mots-clésDemographyVerbal autopsyMedicineFertilityReproductive healthHealth facilityLive birthPregnancyRural areaPopulationGeographyEnvironmental healthCause of deathHealth servicesDiseaseBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Reliable statistics on maternal morbidity and mortality are scarce in low and middle-income countries, especially in rural areas. This is the case in Mozambique where many births happen at home. Furthermore, a sizeable number of facility births have inadequate registration. Such information is crucial for developing effective national and global health policies for maternal and child health. The aim of this study was to generate reliable baseline socio-demographic information on women of reproductive age as well as to establish a demographic surveillance platform to support the planning and implementation of the Community Level Intervention for Pre-eclampsia (CLIP) study, a cluster randomized controlled trial. This study represents a census of all women of reproductive age (12-49 years) in twelve rural communities in Maputo and Gaza provinces of Mozambique. The data were collected through electronic forms implemented in Open Data Kit (ODK) (an app for android based tablets) and household and individual characteristics. Verbal autopsies were conducted on all reported maternal deaths to determine the underlying cause of death. Between March and October 2014, 50,493 households and 80,483 women of reproductive age (mean age 26.9 years) were surveyed. A total of 14,617 pregnancies were reported in the twelve months prior to the census, resulting in 9,029 completed pregnancies. Of completed pregnancies, 8,796 resulted in live births, 466 resulted in stillbirths and 288 resulted in miscarriages. The remaining pregnancies had not yet been completed during the time of the survey (5,588 pregnancies). The age specific fertility indicates that highest rate (188 live births per 1,000 women) occurs in the age 20-24 years old. The estimated stillbirth rate was 50.3/1,000 live and stillbirths; neonatal mortality rate was 13.3/1,000 live births and maternal mortality ratio was 204.6/100,000 live births. The most common direct cause of maternal death was eclampsia and tuberculosis was the most common indirect cause of death. This study found that fertility rate is high at age 20-24 years old. Pregnancy in the advanced age (>35 years of age) in this study was associated with higher poor outcomes such as miscarriage and stillbirth. The study also found high stillbirth rate indicating a need for increased attention to maternal health in southern Mozambique. Tuberculosis and HIV/AIDS are prominent indirect causes of maternal death, while eclampsia represents the number one direct obstetric cause of maternal deaths in these communities. Additional efforts to promote safe motherhood and improve child survival are crucial in these communities.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,109
Score d'incertitude au seuil0,218

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,264
Écart entre enseignants0,233 · 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'étudeObservationnel
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

Citations25
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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