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Enregistrement W4406810120 · doi:10.18280/ijsdp.200132

Factor Related to Maternal Mortality in Karawang District in Indonesia: Case-Control Study

2025· article· en· W4406810120 sur OpenAlexvenueno aff
Raharni Raharni, Farah Dini Sabariti, Endang Indriasih, Made Ayu Lely Suratri, Rini Sasanti Handayani, Tati Suryati Warouw, Selma Siahaan

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Sustainable Development and Planning · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealthcare Quality and Satisfaction
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversitas Airlangga
Mots-clésWater resource managementGeographyEnvironmental science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Improving maternal health by reducing maternal mortality is one of the Millennium Development Goals.The goal is to significantly reduce maternal mortality.This study aimed to recognize risk factors for maternal mortality in Karawang Regency.A case-control study was conducted analyzing data from 108 maternal deaths (cases) and 216 pregnancies.Multiple logistic regression was used to identify significant risk factors.Research shows several risk factors for maternal death.Women aged 20 to 35 or older have a 2.55 times greater risk of death than women aged 20-34.Furthermore, delay in seeking help increased the risk by 6.21 times (ORA = 6.21, 95% CI = 2.17-17.77,P = 0.001).Furthermore, delay in coming to the community health center increases the risk by 5.35 times.This research highlights the importance of reducing maternal mortality rates in Karawang Regency, addressing the risks associated with increasing age, and reducing delays in seeking help and reaching health facilities.The finding of this research can help improve maternal health outcomes and form the basis of strategies to achieve the Millennium Development Goals.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,081
Score d'incertitude au seuil0,422

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,049
Tête enseignante GPT0,432
Écart entre enseignants0,383 · 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 tête enseignante, 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

Citations0
Publié2025
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Résumé présentoui

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