Etude des déterminants de la mortalité périnatale suite aux complications obstétricales dans le district sanitaire de kéniéba (kayes).
Bibliographic record
Abstract
En 2011, les décès périnatals représentent 41% des décès avant cinq ans. Notre objectif principal était d"étudier les déterminants de la mortalité périnatale chez les femmes présentant des complications obstétricales au CSRéf (Centre de Santé de Référence) de Kéniéba, Kayes. Nous avons mené une étude transversale, descriptive et analytique du 1er janvier 2008 au 31 décembre 2011. La taille de l"échantillon était égale à 213 obtenu à partir d"Epi6. L"analyse statistique a été faite avec SPSS. Les mesures ont été comparées par des analyses croisées simples et la régression logistique. Les valeurs de X2, des rapports de côte (RC) et du p ont été utilisées pour interpréter les résultats. La fréquence de la mortalité périnatale était de 41,5%. L"analyse uni-variée a été attestée par la multi-variée dont les résultats sont les suivants : la classe de moins de 18 ans a un effet protecteur de 0,19 l"IC à 95% (0,065-0,57) par rapport à la classe d"âge>30,5 ans p=0,003. Les référées ou évacuées ont 4,42 fois plus de risque d"avoir des décès périnatals par rapport aux venues d"elles-mêmes, l"IC égal (1,6-8,75).Les hémorragies étaient à 3,55 fois de risque de décès périnatals, l"IC égal (1,09-12,7). Au terme de cette étude, il apparait que les décès périnatals (41,5%) constituent un problème de santé publique dans le district sanitaire de Kéniéba. Ainsi la classe de moins de 18 ans a un effet protecteur de 0,19 l"IC à 95% (0,065-0,57). Les référées ou évacuées ont un risque de 4,42 d"avoir des décès périnatals ainsi que l"hémorragie dont le risque est aussi de 3,55.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".