Maternal and perinatal health research priorities beyond 2015: an international survey and prioritization exercise
Notice bibliographique
Résumé
Maternal mortality has declined by nearly half since 1990, but over a quarter million women still die every year of causes related to pregnancy and childbirth. Maternal-health related targets are falling short of the 2015 Millennium Development Goals and a post-2015 Development Agenda is emerging. In connection with this, setting global research priorities for the next decade is now required. We adapted the methods of the Child Health and Nutrition Research Initiative (CHNRI) to identify and set global research priorities for maternal and perinatal health for the period 2015 to 2025. Priority research questions were received from various international stakeholders constituting a large reference group, and consolidated into a final list of research questions by a technical working group. Questions on this list were then scored by the reference working group according to five independent and equally weighted criteria. Normalized research priority scores (NRPS) were calculated, and research priority questions were ranked accordingly. A list of 190 priority research questions for improving maternal and perinatal health was scored by 140 stakeholders. Most priority research questions (89%) were concerned with the evaluation of implementation and delivery of existing interventions, with research subthemes frequently concerned with training and/or awareness interventions (11%), and access to interventions and/or services (14%). Twenty-one questions (11%) involved the discovery of new interventions or technologies. Key research priorities in maternal and perinatal health were identified. The resulting ranked list of research questions provides a valuable resource for health research investors, researchers and other stakeholders. We are hopeful that this exercise will inform the post-2015 Development Agenda and assist donors, research-policy decision makers and researchers to invest in research that will ultimately make the most significant difference in the lives of mothers and babies.
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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 | 0,041 | 0,055 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,013 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».