A comparative analysis of the InterVA model versus physician review in determining causes of neonatal deaths using verbal autopsy data from Nepal
Notice bibliographique
Résumé
<title>Abstract</title> <bold>Background: </bold>Verbal autopsy is a common method of ascertaining the cause of neonatal death in low resource settings where majority of causes of deaths remain unregistered. We aimed to compare the causes of neonatal deaths assigned by computer algorithm-based model, InterVA (Interpreting Verbal Autopsy) with the usual standard of Physician Review of Verbal Autopsy (PRVA) using the verbal autopsy data collected by Morang Innovative Neonatal Intervention (MINI) study in Nepal. <bold>Methods:</bold> MINI was a prospective community intervention study aimed at managing newborn illnesses at household level. Trained field staff conducted a verbal autopsy of all neonatal deaths during the study period. The cause of death was assigned by two pediatricians, and by using InterVA version 5. Cohen's kappa coefficient was calculated to compare the agreement between InterVA and PRVA assigned proximate cause of death, using STATATM software version 16.1. <bold>Results: </bold>Among 381 verbal autopsies for neonatal deaths, only 311 (81.6%) were assigned one of birth asphyxia, neonatal infection, congenital anomalies or preterm-related complications as the proximate cause of death by both InterVA and PRVA, while the remaining 70 (18.4%) were assigned other or non-specific causes. The overall agreement between InterVA and PRVA-assigned cause of death categories was moderate (66.5% agreement, kappa=0.47). Moderate agreement was observed for neonatal infection (kappa=0.48) and congenital malformations (kappa=0.49), while it was fair for birth asphyxia (kappa=0.39), and preterm-related complications (kappa=0.31); but there was only slight agreement for neonatal sepsis (kappa=0.19) and neonatal pneumonia (kappa=0.16) as specific causes of death within neonatal infections. <bold>Conclusions:</bold> We observed moderate overall agreement for major categories of causes of neonatal death assigned by InterVA and PRVA. The moderate agreement was sustained for the classification of neonatal infection but poor for neonatal sepsis and neonatal pneumonia as distinct categories of neonatal infection. Further studies should investigate the comparative effectiveness of an updated version of InterVA with the current standard of assigning the cause of neonatal death through longitudinal and experimental designs.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».