6-6 - Modélisation des tendances spatio-temporelles de santé reproductive, maternelle, néonatale et infantile, Mali
Notice bibliographique
Résumé
Le Mali est confronté à des défis socio-politiques qui entravent les collectes de données nécessaires pour informer ses programmes et politiques en matière de santé reproductive, maternelle, néonatale et infantile (SRMNI). Les nouvelles approches statistiques qui exploitent les données existantes afin de générer des estimations granulaires et précises représentent une importante opportunité. L'objectif de notre étude est d'utiliser la modélisation géostatistique bayésienne pour estimer des indicateurs clés de SRMNI à de fines résolutions spatiales entre 2000 et 2018. Nous utilisons les données géocodées des Enquêtes démographiques et de santé, réalisées entre 2000 et 2018. Nos indicateurs d'intérêt sont la contraception moderne, les soins prénatals et postnatals, l'accouchement assisté, et la vaccination infantile. Des modèles linéaires généralisés sont utilisés pour identifier les prédicteurs géospatiaux associés aux indicateurs de SRMNI. Des modèles géostatistiques bayésiens sont construits à l'aide des facteurs géospatiaux prédictifs afin d'estimer les probabilités des indicateurs de SRMNI. Des cartes spatiales avec une résolution de pixel de 5 × 5 km sont produites à l'aide des résultats finaux des modèles géo- statistiques. Nous générons aussi des cartes avec les probabilités agrégées à l’échelle des unités décisionnelles infrarégionales. Les analyses des données sont en cours. Les résultats préliminaires montrent la présence d'une hétérogénéité sur l'espace et le temps pour tous les indicateurs de SRMNI. Les cartes spatiales produites à l'aide de la modélisation géostatistique permettront de mieux quantifier et étudier cette variabilité spatio-temporelle. Les résultats complets seront disponibles au printemps 2024. Une meilleure compréhension de la variabilité spatiale en matière de SRMNI et son évolution est essentielle pour une meilleure capitalisation des ressources pour la santé, en particulier dans un contexte comme le Mali qui fait face à des priorités concurrentes et des défis socio-politiques.
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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,008 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».