Improving global maternal and newborn survival via innovation: Stakeholder perspectives on the Saving Lives at Birth Grand Challenge
Notice bibliographique
Résumé
The Saving Lives at Birth (SL@B) funding partners joined in 2011 to source, support, and scale maternal and newborn health (MNH) innovations to improve maternal and newborn survival by focusing on the 24 hours around the time of birth. A multi-methods, retrospective portfolio evaluation was conducted to determine SL@B's impact. Forty semi-structured, key informant interviews (KIIs) were conducted with experts in global MNH based in low- and middle-income and in high-income countries to assess the SL@B program. KIIs were conducted with global MNH technical experts, innovators, government officials in low- and middle-income countries, donors, private investors, and implementing partners to include the full spectrum of voices involved in identifying and scaling innovations. Data were analyzed using thematic analysis. Stakeholders believe the SL@B program has been successful in changing the way maternal and newborn health programs are delivered with a focus on doing things differently through innovation. The open approach to sourcing innovation was seen as positive to the extent that it brought more interdisciplinary stakeholders to think about the problem of maternal and newborn survival. However, a demand-driven approach that aims to source innovations that address MNH priority needs and takes into account the needs of end users (e.g. individuals and governments) was suggested as a strategy for ensuring that more innovations go to scale.
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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 | 0,035 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,007 |
| Communication savante | 0,009 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».