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Enregistrement W4328051471 · doi:10.9745/ghsp-d-22-00281

Establishing the Ethiopian Obstetric Surveillance System for Monitoring Maternal Outcomes in Eastern Ethiopia: A Pilot Study

2023· article· en· W4328051471 sur OpenAlexaff
Abera Kenay Tura, Sagni Girma Fage, Yadeta Dessie, Delayehu Bekele, Jelle Stekelenburg, Thomas van den Akker, Marian Knight

Notice bibliographique

RevueGlobal Health Science and Practice · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGlobal Maternal and Child Health
Établissements canadiensAthena Sustainable Materials Institute
Organismes subventionnairesDepartment of Health and Social CareMedical Research CouncilNational Institute for Health and Care Research
Mots-clésMedicineCase fatality ratePregnancyChildbirthMedical emergencyIncidence (geometry)ObstetricsConfidentialityFamily medicineEmergency medicinePediatricsEnvironmental healthPopulation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Although the majority of maternal deaths and complications occur in low-resource settings, almost all existing strong registration and confidential enquiry systems are found in high-resource settings. We developed and piloted the Ethiopian Obstetric Surveillance System (EthOSS), based on the successful United Kingdom Obstetric Surveillance System (UKOSS) methodology, in 3 regions in Ethiopia to improve ongoing surveillance and tracking of maternal morbidities and deaths, as well as confidential enquiry, compared to the currently used maternal death surveillance and response program in Ethiopia. METHODS: We launched the EthOSS monthly case notification system in 13 hospitals in eastern Ethiopia in April 2021. Study participants included women admitted to the hospitals from April to September 2021 with major adverse obstetric conditions during pregnancy, childbirth, or within 42 days of termination of pregnancy. Designated clinicians at the hospitals used a simple online system to report the number of cases and maternal deaths monthly to the EthOSS team. We present findings on the incidence and case fatality rates for adverse conditions included in the EthOSS. RESULTS: Over the 6-month pilot period, 904 women with at least 1 EthOSS condition were included in the study, of whom 10 died (case fatality rate, 1.1%). Almost half (46.6%, 421/904) sustained major obstetric hemorrhage, 38.7% (350/904) severe anemia, 29.5% (267/904) eclampsia, 8.8% (80/904) sepsis, and 2.2% (20/904) uterine rupture. To enable care improvement alongside surveillance, the local committee received training on confidential enquiry into maternal deaths from internal and external experts. CONCLUSIONS: In this facility-based project, data on severe adverse obstetric conditions were captured through voluntary reporting by clinicians. Further analysis is essential to assess the robustness of these data, and confidential enquiry into maternal deaths for specific cases is planned to investigate the appropriateness of care.

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)0,016
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
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 enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,086

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0160,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,085
Tête enseignante GPT0,426
Écart entre enseignants0,341 · 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

Citations11
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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