Características de la atención hospitalaria y su relación con la morbilidad materna extrema en Medellín, Colombia
Bibliographic record
Abstract
OBJETIVO: El objetivo de este estudio es establecer si la morbilidad materna extrema (MME) se asocia con algunas características del acceso y la utilización de los servicios obstétricos de las gestantes participantes. MÉTODOS: Se realizó un estudio de casos y controles con 600 pacientes en embarazo, en parto o el puerperio atendidas entre 2011 y 2012 en servicios de obstetricia de Medellín (Colombia). Se consideraron casos (n = 150) las pacientes obstétricas que durante el ingreso cumplían los criterios de MME establecidos por el sistema de vigilancia que se aplica en la ciudad. Los controles (n = 450) se obtuvieron aleatoriamente de las mismas instituciones que los casos. La información se recabó mediante entrevista personalizada, revisión de la historia clínica y calificación del cuidado médico, realizada por el personal del programa de vigilancia. El análisis se realizó sobre la base del modelo Camino para la supervivencia a la muerte materna de la OPS/OMS, CDC, FNUAP-LAC y Mother Care. RESULTADOS: El porcentaje de embarazo no planificado en las mujeres estudiadas fue 57,6% y el retraso en la decisión de buscar atención, 32,0%. La etnia (OR = 1,8; IC95%: 1,0-2,9) y el retraso por deficiencias en la calidad de la atención prestada (OR = 8,3; IC95%: 5,0-13,7) fueron las variables que se encontraron asociadas con la MME. CONCLUSIONES: Los hallazgos sugieren que mejorar la efectividad y calidad de los programas de planificación familiar, control prenatal y atención obstétrica hospitalaria pudiera contribuir a reducir los casos evitables de MME.
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 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 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".