Modified early obstetric warning system as a predictor of maternal morbidity in Papua New Guinea: a prospective study in Alotau Provincial Hospital
Notice bibliographique
Résumé
Introduction Maternal mortality remains a significant global health issue, particularly in low- and middle-income countries (LMICs) like Papua New Guinea (PNG), where the maternal mortality ratio (MMR) remains high. The Modified Early Obstetric Warning System (MEOWS), a track-and-trigger tool, has been adopted internationally to facilitate early detection of obstetric complications. This study aims to validate MEOWS as a tool for predicting maternal morbidity, emergency interventions and mortality in a resource-limited setting at Alotau Provincial Hospital in PNG. Methodology This prospective observational study was conducted at Alotau Provincial Hospital over 17 months (July 2018 to November 2019). All pregnant women between 20 weeks of gestation and 6 weeks postpartum who required inpatient care were included. The MEOWS chart was used to monitor physiological parameters, triggering alerts for potential morbidity. The primary outcomes were maternal morbidity, emergency interventions, and mortality. Sensitivity, specificity, positive predictive value (PPV), and negative predictive value (NPV) were calculated to assess the tool’s effectiveness. Results A total of 676 MEOWS charts were analysed. Of these, 145 women (21%) triggered an alert. Women who triggered alerts had a significantly higher risk of developing obstetric morbidity (20% vs < 1%, P < 0.0000001), requiring high dependency unit (HDU) admission (19% vs < 1%, P < 0.0000001), and experiencing maternal death (8% vs < 1%, P < 0.0000001). The most common morbidities were hypertensive disorders (40%), haemorrhage (27%), and maternal sepsis (27%). The overall sensitivity and specificity of the MEOWS chart were 97%, with a PPV of 88% and NPV of 99%. Conclusion The MEOWS chart demonstrated high sensitivity and specificity in predicting maternal morbidity in a low-resource setting. The tool successfully identified women at risk of severe complications, including maternal death. These findings support the implementation of MEOWS in similar resource-limited settings, where timely interventions could significantly reduce maternal morbidity and mortality.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».