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Enregistrement W1563718244 · doi:10.1016/s2214-109x(15)00059-5

Tanzania's Countdown to 2015: an analysis of two decades of progress and gaps for reproductive, maternal, newborn, and child health, to inform priorities for post-2015

2015· article· en· W1563718244 sur OpenAlexfundaboutno aff
Hoviyeh Afnan‐Holmes, Moke Magoma, Theopista John, Francis Levira, Georgina Msemo, Corinne Armstrong, Melisa Martínez-Álvarez, Kate Kerber, Clement N. B. Kihinga, Ahmad Makuwani, Neema Rusibamayila, Asia Hussein, Joy E Lawn

Notice bibliographique

RevueThe Lancet Global Health · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGlobal Maternal and Child Health
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesGovernment of CanadaWorld Health OrganizationBill and Melinda Gates Foundation
Mots-clésCountdownTanzaniaReproductive healthMaternal healthEnvironmental healthDeveloping countryMedicineEconomic growthGeographyPolitical sciencePopulationHealth servicesEnvironmental planning

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Tanzania is on track to meet Millennium Development Goal (MDG) 4 for child survival, but is making insufficient progress for newborn survival and maternal health (MDG 5) and family planning. To understand this mixed progress and to identify priorities for the post-2015 era, Tanzania was selected as a Countdown to 2015 case study. METHODS: We analysed progress made in Tanzania between 1990 and 2014 in maternal, newborn, and child mortality, and unmet need for family planning, in which we used a health systems evaluation framework to assess coverage and equity of interventions along the continuum of care, health systems, policies and investments, while also considering contextual change (eg, economic and educational). We had five objectives, which assessed each level of the health systems evaluation framework. We used the Lives Saved Tool (LiST) and did multiple linear regression analyses to explain the reduction in child mortality in Tanzania. We analysed the reasons for the slower changes in maternal and newborn survival and family planning, to inform priorities to end preventable maternal, newborn, and child deaths by 2030. FINDINGS: In the past two decades, Tanzania's population has doubled in size, necessitating a doubling of health and social services to maintain coverage. Total health-care financing also doubled, with donor funding for child health and HIV/AIDS more than tripling. Trends along the continuum of care varied, with preventive child health services reaching high coverage (≥85%) and equity (socioeconomic status difference 13-14%), but lower coverage and wider inequities for child curative services (71% coverage, socioeconomic status difference 36%), facility delivery (52% coverage, socioeconomic status difference 56%), and family planning (46% coverage, socioeconomic status difference 22%). The LiST analysis suggested that around 39% of child mortality reduction was linked to increases in coverage of interventions, especially of immunisation and insecticide-treated bednets. Economic growth was also associated with reductions in child mortality. Child health programmes focused on selected high-impact interventions at lower levels of the health system (eg, the community and dispensary levels). Despite its high priority, implementation of maternal health care has been intermittent. Newborn survival has gained attention only since 2005, but high-impact interventions are already being implemented. Family planning had consistent policies but only recent reinvestment in implementation. INTERPRETATION: Mixed progress in reproductive, maternal, newborn, and child health in Tanzania indicates a complex interplay of political prioritisation, health financing, and consistent implementation. Post-2015 priorities for Tanzania should focus on the unmet need for family planning, especially in the Western and Lake regions; addressing gaps for coverage and quality of care at birth, especially in rural areas; and continuation of progress for child health. FUNDING: Government of Canada, Foreign Affairs, Trade, and Development; US Fund for UNICEF; and the Bill & Melinda Gates Foundation.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
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 enseignants0,095
Score d'incertitude au seuil0,189

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,410
Écart entre enseignants0,376 · 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

Citations255
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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