The effect of maternity waiting homes on perinatal mortality is inconclusive: a critical appraisal of existing evidence from Sub-Saharan Africa
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To assess the appropriateness of the statistical methodology used in a recent meta-analysis investigating the effect of maternity waiting homes (MWHs) on perinatal mortality in Sub-Saharan Africa. RESULTS: A recent meta-analysis published in BMC Research Notes used a fixed-effect model to generate an unadjusted summary estimate of the effectiveness of MWHs in reducing perinatal mortality in Africa using ten observational studies (pooled odds ratio 0.15, 95% confidence interval 0.14-0.17). The authors concluded that MWHs reduce perinatal mortality by over 80% and should be incorporated into routine maternal health care services. In the present article, we illustrate that due to the contextual and methodological heterogeneity present in existing studies, the authors' conclusions about the effectiveness of MWHs in reducing perinatal mortality were likely overstated. Additionally, we argue that because of the selection bias and confounding inherent in observational studies, unadjusted pooled estimates provide little causal evidence for effectiveness. Additional studies with robust designs are required before an appropriately designed meta-analysis can be conducted; until then, the ability to draw causal inferences regarding the effectiveness of MWHs in reducing perinatal mortality is limited.
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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 | 0,048 | 0,133 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,013 | 0,014 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 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 ».