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Enregistrement W3138757161 · doi:10.1186/s13104-021-05501-2

The effect of maternity waiting homes on perinatal mortality is inconclusive: a critical appraisal of existing evidence from Sub-Saharan Africa

2021· review· en· W3138757161 sur OpenAlexaff
Jaameeta Kurji, Kristy Hackett, Kayli Wild, Zohra S Lassi

Notice bibliographique

RevueBMC Research Notes · 2021
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGlobal Maternal and Child Health
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésObservational studyMedicineCritical appraisalConfoundingMeta-analysisOdds ratioPerinatal mortalityConfidence intervalOddsMEDLINEDemographyPregnancyLogistic regressionAlternative medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,044
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,462
Score d'incertitude au seuil0,964

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,044
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,345
Tête enseignante GPT0,556
Écart entre enseignants0,211 · 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.

Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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