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Enregistrement W4214652336 · doi:10.23889/ijpds.v7i2.1739

Sociodemographic, living environment and maternal health associations with stillbirth in a tertiary healthcare setting in Kano, Northern Nigeria

2022· article· en· W4214652336 sur OpenAlexaff
Rebecca Milton, Fatima Modibbo, David Gillespie, Fatima Ibrahim Alkali, Aisha Mukaddas, F. H. Sa’ad, Fatima Tukur, Rashida Khalid, Murjanatu Bello, Chinago Precious Edwin, Ese Ogudo, Kenneth Iregbu, Lim Jones, Kerenza Hood, Peter Ghazal, Julia Sanders, Brekhna Hassan, Timothy Walsh

Notice bibliographique

RevueInternational Journal for Population Data Science · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGlobal Maternal and Child Health
Établissements canadiensInstitute of Infection and Immunity
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineObstetricsPregnancyHealth facilityObstructed labourObservational studyReferralSocioeconomic statusPediatricsPopulationEnvironmental healthFamily medicineCaesarean sectionHealth services

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background Stillbirths are reported as one of the most neglected tragedies in global health, with around 2m stillbirths occurring annually and the majority occurring in low- and middle income countries (LMICs). Many antenatal stillbirths are due to preventable conditions such as maternal infections and non-communicable diseases. Almost half of all stillbirths occur during the intrapartum period, with many linked to obstetric complications. Known risk factors for stillbirths overall include young or advancing maternal age, fetal infection, maternal hypertensive conditions, perinatal asphyxia, history of previous stillbirth, obstetric complications, intrauterine growth restriction and abruptio placenta/placenta praevia. Common non-clinical risk factors include lack of education, socioeconomic deprivation and substandard antenatal care. Methods A single site prospective observational study conducted over three-months was conducted in a tertiary referral hospital in Kano, Nigeria. Eligible participants were mothers presenting at the site in labour and their babies. Demographic and clinical data were collected by paper-based questionnaires. Data were collected on living environment, health and medical history, pregnancy history and pregnancy/birth factors. Each mother answered pre-delivery questions, with potential follow-on questions dependent on birth outcome. Further data points were collected from clinical observations. Photographs were taken of stillborn babies to support data collected and to aid the UK team on classifying degrees of maceration in an attempt to identify antenatal and intrapartum fetal death. Findings Higher odds of stillbirth were associated with low levels of education, a further distance to travel from home to the hospital, living in a shack, maternal hypertension and having had a previous stillbirth after adjusting for all sociodemographic and health features. Higher odds of intrapartum stillbirth included; shoulder presentation, compound presentation and breech presentation compared to cephalic presentation. Other birth related factors associated with higher odds of stillbirth included reported birthing complications, duration of labour being >=18 hours), antepartum haemorrhage, prolonged/obstructed labour, vaginal breech delivery, emergency Caesarean-section delivery, and signs of trauma to the neonate. ConclusionsIdentified risk factors associated with stillbirths are relatively amenable to intervention and a lot of work has been conducted globally, so the development of intervention with sufficient funding should be a relatively rapid process. For collaborations please contact: Email: miltonrl1@cardiff.ac.uk

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,048
Score d'incertitude au seuil0,095

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,333
Écart entre enseignants0,312 · 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

Citations1
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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