A Model for Perinatal Information Management System in Iran
Notice bibliographique
Résumé
Objective (s): Mothers and infants are considered as vulnerable groups. Maintaining and improving their health are very much dependent on quality and accuracy of health information. Thus providing timely information is essential for monitoring and evaluating maternal and neonatal health condition. Since this information is organized in perinatal health information systems in developed countries, this study was conducted to present a model of perinatal information management system in Iran. Methods: This was an applied and mixed method study (qualitative-comparative and Delphi) conducted in 2013. Perinatal information management systems in Australia, Canada, New Zealand, America, England and Iran were studied and compared via library sources, the Internet, available documents, and correspondence with authors. Comparative tables were provided to analyze the data. Then, the initial model for perinatal information management system was suggested and a questionnaire was developed. The questionnaire was tested by Delphi technique in two rounds. Finally, items by more than 75 percent were added to the model. Results: The final model was presented in three major topics: goals, structures and mechanism of data collection. In this model, 32 goals were confirmed. Responsible organizations, monitoring organizations, committees and centers of data production in the axis of structure were determined. In data collection mechanism, data sources, media types, long range data transmission, data collection processes, privacy and data security procedures were also examined. Conclusion: The proposed model is expected to serve as a basis for improving the quality of perinatal health information, exchanging health data and achieving an integrated information management system.
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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 | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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.
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 ».