Self-reported maternal morbidity: Results from the community level interventions for pre-eclampsia (CLIP) baseline survey in Sindh, Pakistan
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Community-based data regarding maternal and perinatal morbidity and mortality are scarce in less-developed countries. The aim of the study was to collect representative community-level demographic health information to provide socio-demographic and health outcome data. METHODS: A retrospective household survey of women of reproductive age (15-49 years) living in two districts of Sindh Province, Pakistan was conducted. Pregnancy incidence over the past 12 months and during each woman's lifetime; maternal, fetal, infant and child deaths in the past 12 months; and rates of hypertension and seizures in pregnancy were calculated. RESULTS: From June to September 2013, 88,410 households were surveyed with 1.2 (±0.6) women of reproductive age per household. 19,584 women (11.9%) reported pregnancies in the preceding 12 months; 83.0% had live births, 3.5% resulting in stillbirths and 13.6% in miscarriages. 34.2% of deliveries occurred at home. Out of all women who reported a pregnancy in past 12 months, 62.1% reported high blood pressure and 11.9% reported seizures complicating her most recent pregnancy. Blood pressure was not measured during survey to confirm hypertension. The perinatal, neonatal and maternal mortality ratios were 64.7/1000, 39/1000 and 166/100,000 livebirths, respectively. CONCLUSION: This study estimated population-level mortality ratios that can be used for the planning of health interventions in these regions. Self-reported pregnancy hypertension and seizures was inaccurate, reflecting limited community understanding of these disorders. Mortality estimates are comparable to those reported by the World Health Organization for maternal mortality ratio and neonatal mortality rate of 170/100,000 and 36/1000 live births, respectively.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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