MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3159686645

STUDY OF SIX SIGMA METHODOLOGY TO REDUCE CESAREAN SECTION RATE IN INDIAN HOSPITAL

2021· article· en· W3159686645 sur OpenAlexaboutno aff
Komal M. Garse., Vasant S. Bhangale

Notice bibliographique

RevueJournal of Emerging Technologies and Innovative Research · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMaternal and Perinatal Health Interventions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSection (typography)Private sectorGovernment (linguistics)Ideal (ethics)ChinaMedicineBusinessPolitical scienceLawAdvertising
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cesarean section (CS or C-section) is a surgical conveyance of a child that includes making incisions in the mother's stomach divider and uterus. By and large considered protected, C-sections do have a larger number of dangers than vaginal births. Furthermore, mothers can return home sooner and recover quicker after a vaginal conveyance. Certainly, the C-section rate is high in a considerable lot of the created countries too, for instance almost 32% of all institutional conveyances in the US are done through a C-section, while this figure is 33% for Australia, 28% for Canada and 35% for China, according to information compiled by the World Health Organization. This implies the C-section rate in India is twice the ideal rate. It is just in the public authority sector hospitals in provincial India where under 15% ladies conceive an offspring through medical procedure. The C-section rate in government hospitals in the urban sector is almost twofold at 26%. Yet, with regards to private sector hospitals, a larger part of births (54% in provincial territories and 56% in urban regions) are conducted through a C-section, which is very nearly multiple times more than the ideal rate. Certainly, the C-section rates are considerably higher in charitable hospitals, however just about 1% births happen in such hospitals.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,382
Score d'incertitude au seuil0,388

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,247
Tête enseignante GPT0,518
Écart entre enseignants0,272 · 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'étudeObservationnel
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

Citations1
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Emerging Technologies and Innovative ResearchMême sujetMaternal and Perinatal Health InterventionsTravaux en français237 207