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Enregistrement W2961449000 · doi:10.6000/1929-6029.2019.08.05

Evaluation and Comparison of Patterns of Maternal Complications Using Generalized Linear Models of Count Data Time Series

2019· article· en· W2961449000 sur OpenAlexvenueno aff
Collins Odhiambo, Freda Kinoti

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Statistics in Medical Research · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMaternal and fetal healthcare
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineChildbirthSepsisEclampsiaObstetricsComplicationMaternal morbidityPregnancySurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Studying patterns of maternal complications is critical before, during and after childbirth. However, there is limited information on comparative trends of different maternal complications, particularly, in a resource-limited setting. In this study, we fit six different types of maternal complications namely ante-partum haemorrhage (APH), eclampsia, obstructed labour, post-partum haemorrhage (PPH), ruptured uterus and sepsis to time series generalized linear model. We systematically compare the performance of the model in light of real data by checking its flexibility and serial correlation and the conditional distribution. We then, compute model fitting, assessment and prediction analysis for each maternal complication. Additionally, we provide a comparative review of the results by assessing the effect of intervention 1: basic emergency obstetric and new-born care (BEmONC) and intervention 2: comprehensive emergency obstetric and new-born care (CEmONC) services on trends in maternal complications. Results show that women with APH, eclampsia and obstructed labour at the time of delivery are significantly high. Maternal complication did not statistically vary by counties. The results of count GLM for APH showed presence of Intervention1 (BEmONC) reduces APH by a factor -0.189 (LCI =- 0.298, UCI= -0.0805) while CEmONC was not statistically significance. Similar inference is registered by PPH i.e. Intervention1 (BEmONC) is -0.17 (LCI =-0.258, UCI= - 0.082) while CEmONC remains insignificant. This can be interpreted to mean that public health facilities only require the basic minimum (BEmONC) infrastructure to cub APH and PPH. Mothers with sepsis and eclampsia were significantly more likely to experience maternal and perinatal deaths when delivering at facilities that lack BEmONC. Caregivers, who perform obstetric and maternal care, need be alert of maternal complications associated with PPH and obstructed labour. Introduction of BEmONC and CEmONC packages in maternal and neonatal clinics improved performance of caregivers in reducing maternal and pediatric complications and mortality.

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)0,017
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,034
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,090

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0170,034
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,004
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,334
Tête enseignante GPT0,569
Écart entre enseignants0,236 · 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

Citations0
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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