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Enregistrement W2912138110 · doi:10.1371/journal.pone.0211482

Community health workers trained to conduct verbal autopsies provide better mortality measures than existing surveillance: Results from a cross-sectional study in rural western Uganda

2019· article· en· W2912138110 sur OpenAlexaff
Doreen Nabukalu, Moses Ntaro, Mathias Seviiri, Raquel Reyes, Matthew O. Wiens, Radhika Sundararajan, Edgar Mulogo, Ross M. Boyce

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGlobal Maternal and Child Health
Établissements canadiensBC Children's Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVerbal autopsyMedicineEnvironmental healthReferralPopulationDisease surveillancePublic health surveillanceCross-sectional studyPublic healthCommunity healthVital signsMedical emergencyFamily medicineCause of deathDiseaseNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: In much of sub-Saharan Africa, health facilities serve as the primary source of routine vital statistics. These passive surveillance systems, however, are plagued by infrequent and unreliable reporting and do not capture events that occur outside of the formal health sector. Verbal autopsies (VA) have been utilized to estimate the burden and causes of mortality where civil registration and vital statistics systems are weak, but VAs have not been widely employed in national surveillance systems. In response, we trained lay community health workers (CHW) in a rural sub-county of western Uganda to conduct VA interviews in order to assess the feasibility of leveraging CHW to measure the burden of disease in resource limited settings. METHODS AND FINDINGS: Trained CHWs conducted a cross-sectional survey of the 36 villages comprising the Bugoye sub-county to identify all deaths occurring in the prior year. The sub county has an estimated population of 50,249, approximately one-quarter of whom are children under 5 years of age (25.3%). When an eligible death was reported, CHWs administered a WHO 2014 VA questionnaire, the results of which were analyzed using the InterVA-4 tool. To compare the findings of the CHW survey to existing surveillance systems, study staff reviewed inpatient registers from neighboring referral health facilities in an attempt to match recorded deaths to those identified by the survey. Overall, CHWs conducted high quality VA interviews on direct observation, identifying 230 deaths that occurred within the sub-county, including 77 (33.5%) among children under five years of age. More than half of the deaths (123 of 230, 53.5%) were reported to have occurred outside a health facility and thus would not be captured by passive surveillance. More than two-thirds (73 of 107, 68.2%) of facility deaths took place in one of three nearby hospitals, yet only 35 (47.9%) were identified on our review of inpatient registers. Consistent with previous VA studies, the leading causes of death among children under five years of age were malaria (19.5%), prematurity (19.5%), and neonatal pneumonia (15.6%). while among adults, HIV/AIDS-related deaths illness (13.6%), pulmonary tuberculosis (11.4%) and malaria (8.6%) were the leading causes of death. No child deaths identified from inpatient registers listed HIV/AIDS as a cause of death despite 8 deaths (10.4%) attributed to HIV/AIDS as determined by VA. CONCLUSIONS: Lay CHWs are able to conduct high quality VA interviews to capture critical information that can be analyzed using standard methodologies to provide a more complete estimate of the burden and causes of mortality. Similar approaches can be scaled to improve the measurement of vital statistics in order to facilitate appropriate public health interventions in rural areas of sub-Saharan Africa.

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)0,013
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,030

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,167
Tête enseignante GPT0,370
Écart entre enseignants0,203 · 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

Citations26
Publié2019
Routes d'admission1
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