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Enregistrement W3208569234 · doi:10.9745/ghsp-d-20-00619

The Development and Inclusion of Questions on Surgery in the 2018 Zambia Demographic and Health Survey

2021· article· en· W3208569234 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueGlobal Health Science and Practice · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGlobal Health and Surgery
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInclusion (mineral)Data collectionHealth careMEDLINEReplicateSet (abstract data type)Developing countrySurgical procedures

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: While primary data on the unmet need for surgery in low- and middle-income countries is lacking, household surveys could provide an entry point to collect such data. We describe the first development and inclusion of questions on surgery in a nationally representative Demographic and Health Survey (DHS) in Zambia. METHOD: Questions regarding surgical conditions were developed through an iterative consultative process and integrated into the rollout of the DHS survey in Zambia in 2018 and administered to a nationwide sample survey of eligible women aged 15-49 years and men aged 15-59 years. RESULTS: In total, 7 questions covering 4 themes of service delivery, diagnosed burden of surgical disease, access to care, and quality of care were added. The questions were administered across 12,831 households (13,683 women aged 15-49 years and 12,132 men aged 15-59 years). Results showed that approximately 5% of women and 2% of men had undergone an operation in the past 5 years. Among women, cesarean delivery was the most common surgery; circumcision was the most common procedure among men. In the past 5 years, an estimated 0.61% of the population had been told by a health care worker that they might need surgery, and of this group, 35% had undergone the relevant procedure. CONCLUSION: For the first time, questions on surgery have been included in a nationwide DHS. We have shown that it is feasible to integrate these questions into a large-scale survey to provide insight into surgical needs at a national level. Based on the DHS design and implementation mechanisms, a country interested in including a set of questions like the one included in Zambia, could replicate this data collection in other settings, which provides an opportunity for systematic collection of comparable surgical data, a vital role in surgical health care system strengthening.

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)0,015
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,024
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,041
Score d'incertitude au seuil0,081

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0150,024
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,085
Tête enseignante GPT0,431
Écart entre enseignants0,347 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreMéthodes

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

En bref

Citations5
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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