Underreporting of maternal and neonatal complications: A comparison of information in maternity registers and client charts at a rural community hospital in Malawi
Notice bibliographique
Résumé
To determine the rate and types of unreported maternal and neonatal complications in a rural community hospital in Malawi. The problem of maternal and neonatal morbidity and mortality may be underestimated, with underreporting of complications often noted. Reliable data is needed to make key decisions at the local, district, and national level. This study investigated whether there were unreported complications among women receiving intrapartum care at a rural community hospital in Malawi. A retrospective cross-sectional study was conducted comparing maternity register records to client charts from January-March 2018. Descriptive data analysis using SPSS v20 was performed to calculate percentages and frequencies. 360 client cases were identified, of which 33 cases were excluded from analysis due to missing charts. Of the remaining 327 cases included in the final analysis, only 34% (n = 31) of maternal and 34% (n = 33) of neonatal complications were recorded in both the maternity register and the chart. When the additional complications found in the chart review were included, the rates of maternal and neonatal complications tripled from 9.5% (n = 31) and 10% (n = 33) to 28% (n = 90) and 30% (n = 98), respectively. There was poor record keeping, underreporting of maternal and neonatal complications, and discrepancies between the data recorded in the monthly maternity register and client charts in the first quarter of 2018. The actual rate of complications suggests a need to verify data at the facility level to prevent release and reporting of inaccurate data. Measures are needed to mitigate the gaps in data reporting.
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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 | 0,006 | 0,031 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».