Validation of community health worker identification of maternal puerperal sepsis using a clinical diagnostic algorithm in Bangladesh and Pakistan
Notice bibliographique
Résumé
Puerperal sepsis (PP sepsis) is a leading cause of maternal mortality globally. The majority of maternal sepsis cases and deaths occur at home and remain undiagnosed and under-reported. In this paper, we present findings from a nested case-control study in Bangladesh and Pakistan which sought to assess the validity of community health worker (CHW) identification of PP sepsis using a clinical diagnostic algorithm with physician assessment and classification used as the gold standard.Up to 300 postpartum women were enrolled in each of the 3 sites 1) Sylhet, Bangladesh (n = 278), 2) Karachi, Pakistan (n = 278) and 3) Matiari, Pakistan (n = 300). Index cases were women with suspected PP Sepsis as diagnosed by CHWs clinical assessment of one or more of the following signs and symptoms: temperature (recorded fever ≥38.1°C, reported history of fever, lower abdominal or pelvic pain, and abnormal or foul-smelling discharge. Each case was matched with 3 control women who were diagnosed by CHWs to have no infection. Cases and controls were assessed by trained physicians using the same algorithm implemented by the CHWs. Using physician assessment as the gold standard, Kappa statistics for reliability and diagnostic validity (sensitivity and specificity) are presented with 95% CI. Sensitivity and specificity were adjusted for verification bias.The adjusted sensitivity and specificity of CHW identification of PP sepsis across all sites was 82% (Karachi: 78%, Matiari: 78%, Sylhet: 95%) and 90% (Karachi: 95%, Matiari: 85%, Sylhet: 90%) respectively. CHW-Physician agreement was highest for moderate and high fever (range across sites: K = 0.84-0.97) and lowest for lower abdominal pain (K = 0.30-0.34). The clinical signs and symptoms for other conditions were reported infrequently, however, the CHW-physician agreement was high for all symptoms except severe headache/ blurred vision (K = 0.13-0.38) and reported "lower abdominal pain without fever" (K = 0.39-0.57).In all sites, CHWs with limited training were able to identify signs and symptoms and to classify cases of PP sepsis with high validity. Integrating postpartum infection screening into existing community-based platforms and post-natal visits is a promising strategy to monitor women for PP sepsis - improving delivery of cohesive maternal and child health care in low resource settings.
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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 | 0,009 | 0,025 |
| 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».