Evaluating the Effectiveness of the Mozambique-Canada Maternal Health (MCMH) Project Abstraction Tool in the Identification of Maternal Near-Miss (MNM) Events
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Maternal Near-Miss (MNM) is described as a woman who survives a severe obstetric event. The World Health Organization (WHO) developed an abstraction tool in 2009 for identifying MNMs, but it has come under criticism for not being suitable for use in low-resource settings. The maternal near-miss tool developed by the Mozambique-Canada Maternal Health Project, including additional clinical criteria, is an adaptation of the WHO version to suit the resource availability in Mozambique. This study examined whether these additional criteria enhanced maternal near-miss identification; if so, whether this was observed in particular groups of women. A cross-sectional study was conducted in two hospitals, the Provincial Hospital of Inhambane province, a tertiary referral care center, and a rural hospital, Vilankulo Rural Hospital, with a large rural catchment area (approximately 46,543 inhabitants), in the Inhambane province in Mozambique. Consecutive admissions in the maternity wards in these two hospitals between August 2021 and February 2022 were eligible and data from 2057 women were included. Chi-square test of independence, kappa statistics, and multiple logistic regression analyses were performed to address the study aims. The newer tool with additional clinical criteria identified more maternal near-misses (Expanded Disease criterion = 28.2%; Comorbidities criterion = 21.1%) than the original WHO tool (16.20%). Hypertension and Anemia, two criteria in the newer tool, showed strong associations with the original WHO disease criterion (p < 0.001). Hypertension demonstrated a moderate agreement with the WHO disease criterion (κ = 0.58, 95% CI: 0.53-0.63) while anemia showed a fair agreement (κ = 0.21, 95% CI: 0.16-0.26). However, HIV/AIDS, the most prevalent comorbidity, was not significantly associated with the original WHO disease criterion. Furthermore, socio-demographic indicators like distance from home to hospital, age of woman, and type of health facility (provincial or rural district) were significant predictors of identifying maternal near-misses. In conclusion, incorporating additional criteria enhances – it casts a larger net – the original WHO disease criterion’s capacity to identify maternal near-misses. Distance from home to the hospital and age emerge as strong predictors for recognizing MNMs in Inhambane province.
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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 | 0,036 | 0,083 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».