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Enregistrement W3005471631 · doi:10.1111/apa.15214

Strategies discussed at the XIIth international conference on Kangaroo mother care for implementation on a countrywide scale

2020· article· en· W3005471631 sur OpenAlexaff
Nathalie Charpak, María Isabel Lalinde Ángel, Deepa A Banker, Anne‐Marie Bergh, Ana María Bertolotto, Socorro De Leon‐Mendoza, Natalia Godoy-Casasbuenas, Ornella Lincetto, Juan Manuel Lozano, Susan M. Ludington‐Hoe, Goldy Mazia, Mantoa Mokhachane, A Montealegre, Érika Gisseth León Ramírez, Nicole Sirivansanti, Jose Maria Solano, Louise T. Day, Maria Esterlita V. Uy

Notice bibliographique

RevueActa Paediatrica · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInfant Development and Preterm Care
Établissements canadiensHealth Care Foundation
Organismes subventionnairesMinistry of HealthPontificia Universidad JaverianaWorld Health Organization
Mots-clésScale (ratio)Health careMedicineEconomic growthGeographyEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,205
Score d'incertitude au seuil0,716

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,308
Écart entre enseignants0,283 · 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 tête enseignante, 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
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

Citations27
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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