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Enregistrement W6957585609 · doi:10.60692/4spdh-gj265

Validation of community health worker identification of maternal puerperal sepsis using a clinical diagnostic algorithm in Bangladesh and Pakistan

2021· article· en· W6957585609 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueGreater South Information System · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSepsis Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensSickKids FoundationHospital for Sick Children
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGold standard (test)SepsisCommunity healthCommunity health workersKappaCohen's kappaIdentification (biology)Vital signsPositive predicative value

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,025
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,049

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,025
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,129
Tête enseignante GPT0,372
Écart entre enseignants0,243 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2021
Routes d'admission1
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