Strategies discussed at the XIIth international conference on Kangaroo mother care for implementation on a countrywide scale
Notice bibliographique
Résumé
AIM: Building strategies for the country-level dissemination of Kangaroo mother care (KMC) to reduce the mortality rate in preterm and low birth weight babies and improve quality of life. KMC is an evidence-based healthcare method for these infants. However, KMC implementation at the global level remains low. METHODS: The international network in Kangaroo mother brought 172 KMC professionals from 33 countries together for a 2-day workshop held in conjunction with the XIIth International KMC Conference in Bogota, Colombia, in November 2018. Participants worked in clusters to formulate strategies for country-level dissemination and scale-up according to seven pre-established objectives. RESULTS: The minimum set of indicators for KMC scale-up proposed by the internationally diverse groups is presented. The strategies for KMC integration and implementation at the country level, as well as the approaches for convincing healthcare providers of the safety of KMC transportation, are also described. Finally, the main aspects concerning KMC follow-up and KMC for term infants are presented. CONCLUSION: In this collaborative meeting, participants from low-, middle- and high-income countries combined their knowledge and experience to identify the best strategies to implement KMC at a countrywide scale.
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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 | 0,038 | 0,029 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,002 |
| Communication savante | 0,007 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,017 |
| Intégrité de la recherche | 0,009 | 0,011 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,037 | 0,005 |
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 ».