Impact of Mobile Health (mHealth) Use by Community Health Workers on the Utilization of Maternity Care in Rural Malawi: A Time Series Analysis [Response to Letter]
Notice bibliographique
Résumé
Chiyembekezo Kachimanga,1,2 Wingston Felix Ng’ambi,3 Doctor Kazinga,1 Enoch Ndarama,4 Mercy Ambogo Amulele,5 Fabien Munyaneza,1 Ibukun-Oluwa O Abejirinde,6,7 Thomas van den Akker,2,8 Alexandra V Kulinkina1,9,10 1Partners in Health Malawi, Neno, Malawi; 2Athena Institute, Vrije Universiteit Amsterdam, Amsterdam, Netherlands; 3Health Economics and Policy Unit, Department of Health Systems and Policy, Kamuzu University of Health Sciences, Lilongwe, Malawi; 4Ministry of Health, Neno, Malawi; 5Medic, Nairobi, Kenya; 6Women College Hospital Institute for Health System Solutions and Virtual Care, Toronto, ON, Canada; 7Dalla Lana School of Public Health, University of Toronto, Toronto, ON, Canada; 8Department of Obstetrics and Gynaecology, Leiden University Medical Center, Leiden, Netherlands; 9Swiss Tropical and Public Health Institute, Allschwil, Switzerland; 10University of Basel, Basel, SwitzerlandCorrespondence: Chiyembekezo Kachimanga, Partners in Health Malawi, Post Office Box 56, Neno, Malawi, Email chembekachimanga@yahoo.co.uk
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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 | 0,005 | 0,027 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».