MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W3081201429 · doi:10.1186/s12889-020-09317-w

Community-based cluster randomized controlled trial: empowering households to identify and provide appropriate care for low-birthweight newborns in Nepal

2020· article· en· W3081201429 sur OpenAlexaff
Stephen Hodgins, Binamra Rajbhandari, Deepak Joshi, Bharat Ban, Subarna K. Khatry, Luke C. Mullany

Notice bibliographique

RevueBMC Public Health · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGestational Diabetes Research and Management
Établissements canadiensAlberta HealthUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNational Institute of Child Health and Human DevelopmentBill and Melinda Gates Foundation
Mots-clésBiostatisticsMedicinePublic healthEnvironmental healthCluster (spacecraft)EpidemiologyCluster randomised controlled trialRandomized controlled trialPediatricsNursingSurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Most newborn deaths occur among those of low birthweight (LBWt), due to prematurity &/or impaired fetal growth. Simple practices can substantially mitigate this risk. In low-income country settings where many births occur at home, strategies are needed that empower mothers to determine if their babies are at higher risk and, if so, to take measures to reduce risk. Earlier studies suggest that foot-length may be a good proxy for birthweight. An earlier Nepal study found a 6.9 cm cut-off performed relatively well, differentiating normal from low birthweight. METHODS: Community-based, cluster-randomized controlled trial. OBJECTIVE: to determine whether family-administered screening, associated with targeted messages improves care practices known to mitigate LBWt-associated risks. PARTICIPANTS: women participating in a parent trial in rural Nepal, recruited late in pregnancy. Women were given a 6.9 cm card to assess whether the baby's foot is small; if so, to call a number on the card for advice. Follow-up visits were made over the 2 weeks following the birth, assessing for 2 behavioral outcomes: reported skin-to-skin thermal care, and care-seeking outside the home; assessed restricting to low birthweight (using 2 cutoffs: 2500 g and 2000 g). Randomization: 17 clusters intervention, 17 control. The study also documented performance along the presumed causal chain from intervention through behavioral impact. RESULTS: 2022 intervention, 2432 control. Intervention arm: 519 had birthweight < 2500 g (vs. 663 among controls), of which 503 were available for analysis (vs. 649 among controls). No significant difference found on care-seeking; for those < 2500 g RR 1.13 (95%CI: 0.97-1.131). A higher proportion of those in the intervention arm reported skin-to-skin thermal care than among controls; for those < 2500 g RR 2.50 (95%CI: 2.01-3.1). However, process measures suggest this apparent effect cannot be attributed to the intervention; the card performed poorly as a proxy for LBWt, misclassifying 84.5% of those < 2000 as normal weight. CONCLUSIONS: Although the trial found an apparent effect on one of the behavioral outcomes, this cannot be attributed to the intervention; most likely it was a result of pure chance. Other approaches are needed for identifying small, at-risk babies in such settings, and targeting them for appropriate care messaging. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov NCT02802332 , registered 6/16/2016.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai randomisé · Signal consensuel: Essai randomisé
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,032

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,002
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,001

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 Opus0,064
Tête enseignante GPT0,375
Écart entre enseignants0,311 · 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'étudeEssai randomisé
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

Citations6
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueBMC Public Health→Même sujetGestational Diabetes Research and Management→Travaux en français237 207→