Global health research as seen through a health-system lens.
Notice bibliographique
Résumé
We recently participated in a research internship at Great Lakes University of Kisumu, Kenya, that brought together colleagues from five lowand middle-income countries. The question of how to meet the Millennium Development goal for maternal health was a recurring point of discussion. Interns observed that while some progress has been made, high maternal mortality ratios, late and infrequent antenatal visits, and a substantial proportion of deliveries being assisted by unskilled birth attendants in many parts of Sub-Saharan Africa indicate that much remains to be done (Crowe, Utley, Costello, & Pagel, 2012). We reflected on the state of the evidence, successes and gaps, and efforts being made to address what at times seems an intransigent problem. We asked ourselves: How can nurses and midwives use research to make a difference, and would a health-system lens provide a different orientation to our research approach? We begin with three brief scenarios, each highlighting a critical dimension of the gap in maternal care. We then consider the value of using a health-system lens to guide research in this field.
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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 | 0,047 | 0,027 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,066 |
| Communication savante | 0,027 | 0,031 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,014 |
| Intégrité de la recherche | 0,011 | 0,014 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,001 |
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.
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 ».