Cost of maternal health services in low and middle-income countries: protocol for a systematic review
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: There is substantial evidence that maternal health services across the continuum of care are effective in reducing morbidities and mortalities associated with pregnancy and childbirth. There is also consensus regarding the need to invest in the delivery of these services towards the global goal of achieving Universal Health Coverage in low/middle-income countries (LMICs). However, there is limited evidence on the costs of providing these services. This protocol describes the methods and analytical framework to be used in conducting a systematic review of costs of providing maternal health services in LMICs. METHODS: African Journal Online, CINAHL Plus, EconLit, Embase, Global Health Archive, Popline, PubMed and Scopus as well as grey literature databases will be searched for relevant articles which report primary cost data for maternal health service in LMICs published from January 2000 to June 2019. This search will be conducted without implementing any language restrictions. Two reviewers will independently search, screen and select articles that meet the inclusion criteria, with disagreements resolved by discussions with a third reviewer. Quality assessment of included articles will be conducted based on cost-focused criteria included in globally recommended checklists for economic evaluations. For comparability, where feasible, cost will be converted to international dollar equivalents using purchasing power parity conversion factors. Costs associated with providing each maternal health services will be systematically compared, using a subgroup analysis. Sensitivity analysis will also be conducted. Where heterogeneity is observed, a narrative synthesis will be used. Population contextual and intervention design characteristics that help achieve cost savings and improve efficiency of maternal health service provision in LMICs will be identified. ETHICS AND DISSEMINATION: Ethical approval is not required for this review. The plan for dissemination is to publish review findings in a peer-reviewed journal and present findings at high-level conferences that engage the most pertinent stakeholders. PROSPERO REGISTRATION NUMBER: CRD42018114124.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,108 | 0,117 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,008 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,022 | 0,020 |
| Bibliométrie | 0,020 | 0,017 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,006 |
| Communication savante | 0,011 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,009 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,097 | 0,012 |
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».