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Enregistrement W4385483795 · doi:10.1371/journal.pgph.0001487

Community-based transport system in Shinyanga, Tanzania: A local innovation averting delays to access health care for maternal emergencies

2023· article· en· W4385483795 sur OpenAlexfundno aff
Castory Munishi, Gilbert Mateshi, Linda B. Mlunde, Belinda J. Njiro, Jackline E Ngowi, James Tumaini Kengia, Ntuli Kapologwe, Linda Deng, Alice Timbrell, Wilson Kitinya, Andrea B. Pembe, Bruno Sunguya

Notice bibliographique

RevuePLOS Global Public Health · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGlobal Maternal and Child Health
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMuhimbili University of Health and Allied SciencesGrand Challenges CanadaVodafone Foundation
Mots-clésTanzaniaReferralContext (archaeology)Medical emergencyMedicineIntervention (counseling)Emergency medical servicesBusinessNursingGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In achieving the sustainable development goal 3.1, Tanzania needs substantial investment to address the three delays which responsible for most of maternal deaths. To this end, the government of Tanzania piloted a community-based emergency transport intervention to address the second delay through m-mama program. This study examined secondary data to determine the cost-effectiveness of this intervention in comparison to the standard ambulance system alone. The m-mama program was implemented in six councils of Shinyanga region. The m-mama program data analyzed included costs of referral services using the Emergency Transportation System (EmTS) compared with the standard ambulance system. Analysis was conducted using Microsoft Excel, whose data was fed into a TreeAge Pro Healthcare 2022 model. The cost and effectiveness data were discounted at 5% to make a fair comparison between the two systems. During m-mama program implementation a total of 989 referrals were completed. Of them, 30.1% used the standard referral system using ambulance, while 69.9% used the EmTS. The Emergency transport system costed USD 170.4 per a completed referral compared to USD 472 per one complete referral using ambulance system alone. The introduction of m-mama emergency transportation system is more cost effective compared to standard ambulance system alone in the context of Shinyanga region. Scaling up of similar intervention to other regions with similar context and burden of maternal mortality may save cost of otherwise normal emergency ambulance system. Through lessons learned while scaling up, the intervention may be improved and tailored to local challenges and further improve its effectiveness.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,025
Score d'incertitude au seuil0,050

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
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,091
Tête enseignante GPT0,365
Écart entre enseignants0,274 · 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

Citations5
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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