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Enregistrement W3164314871 · doi:10.2196/29143

The Jordan Stillbirth and Neonatal Mortality Surveillance (JSANDS) System: Evaluation Study

2021· article· en· W3164314871 sur OpenAlexfundno aff
Yousef Khader, Mohammad S. Alyahya, Ziad El‐Khatib, Anwar Batieha, Nihaya Al-Sheyab, Khulood Kayed Shattnawi

Notice bibliographique

RevueJournal of Medical Internet Research · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGlobal Maternal and Child Health
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesInternational Development Research CentreUNICEF
Mots-clésMedicineRepresentativeness heuristicLikert scalePublic healthDemographyStatisticsNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The Jordan Stillbirth and Neonatal Mortality Surveillance (JSANDS) is an electronic surveillance system that automatically transfers the data on births, stillbirths, and neonatal deaths to the concerned authorities in the Ministry of Health. JSANDS was implemented and tested in 5 maternity hospitals during the period spanning May 2019 through December 2020. OBJECTIVE: This study aimed to evaluate the usefulness and performance of JSANDS to register births, stillbirths, and neonatal deaths, and determine their causes. Specifically, this study examined the JSANDS attributes of acceptability, simplicity, flexibility, stability, representativeness, sustainability, penetration, data quality, sensitivity, and adoption. METHODS: An evaluation study was conducted after 18 months of the JSANDS implementation using the Updated Guidelines for Evaluating Public Health Surveillance Systems. The evaluation focused on how well the system operated to meet its purpose and objectives. The indicators assessing the system attributes were scored on a Likert scale. Each indicator and overall attribute percentage score was represented as score rank and interpreted as excellent (score ≥80%), good (score ≥60 and <80%), average (score ≥40 and <60%), and poor (score <40%). RESULTS: A total of 270 health care professionals participated in this study and evaluated the system performance. The system users rated the usefulness of JSANDS as excellent (percentage score=85.6%). The overall acceptability (percentage score=82.3%), flexibility (percentage score=80.2%), stability (percentage score=80.0%), and representativeness (percentage score=86.6%) were also rated excellent. The overall simplicity was scored good (percentage score=75.4%). All participants were trained on JSANDS and used it in the past 12 months. Of the 270 respondents, 219 (86.2%) reported that they intend to continue using the JSANDS system to register neonatal deaths and stillbirths in the future. All variables in JSANDS had complete data with no missing values. CONCLUSIONS: The performance of JSANDS in registering all stillbirths and neonatal deaths as well as their causes was excellent. Almost all attributes and indicators of JSANDS functionality were rated excellent. JSANDS can be scaled up to cover all maternity hospitals in Jordan. The potential for scaling up the system is very high for many reasons, including its usefulness, simplified stillbirth and neonatal death review tools, and ease of the reporting process.

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)0,019
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,020
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,102

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0190,020
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,091
Tête enseignante GPT0,470
Écart entre enseignants0,379 · 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'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

Citations16
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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