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Enregistrement W3182518844

Requirements and costs for scaling up comprehensive emergency obstetric and neonatal care in health centres in Tanzania

2021· article· en· W3182518844 sur OpenAlexaff
Angelo Nyamtema, Godfrey Mtey, John C. LeBlanc

Notice bibliographique

RevueAfrican Journal of Reproductive Health · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGlobal Maternal and Child Health
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTanzaniaMedicineMedical emergencyHealth careDeveloping countryScale (ratio)BusinessEnvironmental healthEmergency medicineEconomic growthSocioeconomicsGeography
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The objective of this study was to identify and determine the costs of essential components of a resource package and strategies for scaling up comprehensive emergency obstetric and neonatal care services in Tanzania. Essential components were identified through lessons learned during implementation of comprehensive emergency obstetric and neonatal care and regular discussions with key stakeholders. The related costs were collected from the health centres, Tanzania Medical Store Department and non-governmental organizations that had upgraded health centres for comprehensive emergency obstetric and neonatal care services provision. The results showed that the estimated costs of upgrading a health centre to provide comprehensive emergency obstetric and neonatal care services was $256,650 (USD) for infrastructure and equipment, $4,463 per person for upgrading skills in either in comprehensive emergency obstetric and neonatal care or anaesthesia for three months and $43,500 per year for medicines and supplies. The total cost for all components per health centre was estimated at $560,802. Scale up required many complementary strategies at all health system levels. Scale up of comprehensive emergency obstetric and neonatal care services in health ccentres in underserved areas is feasible and urgently needed in resource-limited countries. (Afr J Reprod Health 202 1; 25[3s]: 84-91 ).

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
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 enseignants0,032
Score d'incertitude au seuil0,063

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,337
Écart entre enseignants0,307 · 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

Citations2
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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