DonnÉes Manquantes des Registres de Consultations Médicales des Centres de Santé Communautaires de Bamako.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES : To determine the prevalence of missing data in the medical registers held by the physicians of Bamako’s community health centres, and identify physicians’ characteristics associated with the prevalence. METHODOLOGY : We conducted a cross-sectional and exploratory study between January and February 2011. The study population consisted of doctors, and data from their medical consultations. The sample was selected using three-stage sampling. Data were collected through closed-ended questionnaire and record counting. Data analysis was descriptive and analytic. RESULTS : The study involved 32 doctors and data from 3072 medical consultations. Physicians were predominantly male (87.5%). The prevalence of missing data ranged from 0.1% to 95.4% and was higher for diagnoses (15.5%), treatments (17.3%) and observations (95.4%). Missing diagnoses were determined by the number of years in the position, and the number of years of service. Missing treatments were determined by data management training, the number of years in the position and the number of years of service. CONCLUSION : The extent of missing diagnoses, missing treatments and missing observations raise doubts on the quality of health information, effectiveness of health decisions and effectiveness of health interventions
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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 | 0,012 | 0,069 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| 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) | 0,003 | 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 ».