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Enregistrement W2982359514 · doi:10.1136/archdischild-2019-317746

Reaching the unreached; mobile health teams in conflict settings

2019· letter· en· W2982359514 sur OpenAlexaff
Zulfiqar A Bhutta

Notice bibliographique

RevueArchives of Disease in Childhood · 2019
Typeletter
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGlobal Maternal and Child Health
Établissements canadiensHospital for Sick ChildrenSickKids Foundation
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePsychological interventionContext (archaeology)ReceiptIntegrated Management of Childhood IllnessAfghanHealth careNursingEnvironmental healthFamily medicinePopulationHealth servicesEconomic growth

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Edmond et al present an analysis of the potential impact of mobile health team (MHT) on the coverage of maternal and child health interventions in rural Afghanistan.1 These MHTs have been part of the repertoire of services of the Afghan health services since 2003 focused on remote and difficult to reach rural villages and outposts. Each MHT consisted of an officially accredited midwife, vaccinator and nurse and mainly provide basic maternal and child health services including immunisations to pregnant and postpartum women, and children aged under 5 years of age. In comparison with districts that did not receive MHT services, Edmond et al found significant increases in available district-based health information for antenatal care, measles vaccination and receipt of at least one recommended IMCI service for diarrhoea and pneumonia management. These are important findings given the context of populations and families affected by conflict and insecurity. There are limited data on the relative contribution of conflict and insecurity to maternal and child health and survival globally and what exists, strongly suggests that coverage of key interventions and survival are relatively poor in such settings.2 Afghanistan is a case in point with long-standing conflict and previous evaluations have shown major differences in coverage of interventions geographically and in relation to conflict intensity.3 These …

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: Commentaire
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,028

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0040,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,001

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,277
Écart entre enseignants0,267 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreCommentaire

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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