Investigation of stillbirths in Brazil: A systematic scoping review of the causes and related reporting processes in the past decade
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Recognizing the causes of stillbirths and their associated conditions is essential to reduce its occurrence. OBJECTIVE: To describe information on stillbirths in Brazil during the past decade. SEARCH STRATEGY: A literature search was performed from January 2010 to December 2020. SELECTION CRITERIA: Original observational studies and clinical trials. DATA COLLECTION AND ANALYSIS: Data were manually extracted to a spreadsheet and descriptive analysis was performed. RESULTS: A total of 55 studies were included; 40 studies (72.2%) used the official data stored by national public health systems. Most articles aimed to estimate the rate and trends of stillbirth (60%) or their causes (55.4%). Among the 16 articles addressing the causes of death, 10 (62.5%) used the International Classification of Diseases; most of the articles only specified the main cause of death. Intrauterine hypoxia was the main cause reported (ranging from 14.3% to 54.9%). CONCLUSION: Having a national system based on compulsory notification of stillbirths may not be sufficient to provide quality information on occurrence and, especially, causes of death. Further improvements of the attribution and registration of causes of deaths and the implementation of educational actions for improving reporting systems are advisable. Finally, expanding the investigation of contributing factors associated with stillbirths would create an opportunity for further development of prevention strategies in low- and middle-income countries such as Brazil.
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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 | 0,047 | 0,158 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,031 | 0,031 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| 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 ».