Point-of-care determination of the frequency of Rhesus(D)-negative blood types and the uptake of anti(D) immunoglobulin among Rh(D)-negative women in Dadu district, Sindh, Pakistan
Notice bibliographique
Résumé
Rhesus (Rh) disease remains a serious problem in low- and middle-income countries. Rh disease prevention requires early identification and prophylactic treatment of Rh(D)-negative women. We evaluated the feasibility of point-of-care identification of Rh(D)-negative women and timely administration of two doses of anti(D) immunoglobulin by lady health visitors in Dadu district, Sindh, Pakistan. Pregnant women were enrolled at two hospitals and followed until 29 days postpartum. Rh(D)-antigen status was determined using the EldonCard2521 test and all Rh(D)-negative point-of-care test results were attempted to be verified using the conventional test tube agglutination method. Rh(D)-negative women were offered two injections of anti(D) immunoglobulin, one at 28 weeks' gestation and one within 72 hours of delivery. Knowledge pertaining to Rh disease was assessed among participants at study entry and exit, and in a sample of 30 health care providers. All participants (n=1619) had their blood tested with the EldonCard2521, and 279 (17%) women were found to be Rh(D)-negative; however, the conventional test tube method identified one discordant Rh(D)-antigen result. Among 278 Rh(D)-negative women, 254 (91%) and 268 (96%) received their first and second dose of anti(D) immunoglobulin, respectively. The rates of miscarriage (22.1 per 1,000 pregnancies vs. 4.5 per 1,000 pregnancies), stillbirth (33.8 per 1,000 pregnancies vs. 6.7 per 1,000 pregnancies), and neonatal death (35.0 vs. 16.6 per 1,000 live births) were higher among Rh(D)-negative vs. Rh(D)-positive participants. At study enrolment, there was little knowledge pertaining to Rh disease and its consequences among participants and knowledge also varied greatly among health care providers. The high frequency of maternal Rh(D)-negative blood types, high rates of stillbirth, miscarriage, and neonatal death among Rh(D)-negative women and their newborns, and limited and varied knowledge of Rh disease among pregnant women and health care providers, bolsters the need for a wide-scale Rh disease prevention program in Pakistan.
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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».