Improving retrospective data on recent household deaths: a multi-arm randomized trial in Guinea-Bissau
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: In countries with limited civil registration and vital statistics systems, assessing the impact of health crises requires precise retrospective mortality data. We tested whether calendar methods improve survey or census data on dates of recent household deaths registered in a Health and Demographic Surveillance System (HDSS). METHODS: Between April and June 2023, we randomized 578 households with HDSS-registered deaths in Guinea-Bissau to interviews by using (i) a standard questionnaire with close-ended questions about dates of deaths, or similar questionnaires supplemented with (ii) a physical calendar of local events printed on paper or (iii) a digital calendar implemented on tablets. We evaluated the accuracy of reported dates through record linkages to HDSS data. RESULTS: No deaths were reported in 11.8% of the 508 participating households. In other households (n = 448), informants reported 574 deaths since January 2020. Relative to the standard questionnaire, neither the physical calendar nor the digital calendar improved the proportion of deaths reported in the same month and year as recorded by using surveillance data. The physical and digital calendars reduced the share of missing data on dates of deaths (6.1% and 3.2%, respectively, versus 13.1% with the standard questionnaire). Reported dates of deaths obtained by using the digital calendar were more weakly correlated with surveillance data than those collected in other arms. Using the digital calendar also added 1.15 minutes to the data collection. CONCLUSION: Digital calendars do not improve the reporting of dates of deaths in surveys or censuses. Further trials of the use of a physical calendar in retrospective interviews about recent household deaths are warranted.
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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 | 0,006 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,001 |
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 ».