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Enregistrement W1762638462 · doi:10.1016/j.ijgo.2015.03.017

Ending preventable newborn deaths in a generation

2015· article· en· W1762638462 sur OpenAlexaff
Nadia Akseer, Joy E Lawn, William Keenan, Andreas Konstantopoulos, Peter Cooper, Zulkifli Ismail, Naveen Thacker, Sérgio Augusto Cabral, Zulfiqar A Bhutta

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Gynecology & Obstetrics · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGlobal Maternal and Child Health
Établissements canadiensCentre for Global Health ResearchSickKids FoundationHospital for Sick Children
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineMillennium Development GoalsPsychological interventionInfant mortalityBreastfeedingGlobal healthAction planHealth careWindow of opportunityPediatricsDeveloping countryEnvironmental healthNursingPublic healthPopulationEconomic growth

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The end of the Millennium Development Goal (MDG) era was marked in 2015, and while maternal and child mortality have been halved, MGD 4 and MDG 5 are off-track at the global level. Reductions in neonatal death rates (age <1 month) lag behind those for post-neonates (age 1-59 months), and stillbirth rates (omitted from the MDGs) have been virtually unchanged. Hence, almost half of under-five deaths are newborns, yet about 80% of these are preventable using cost-effective interventions. The Every Newborn Action Plan has been endorsed by the World Health Assembly and ratified by many stakeholders and donors to reduce neonatal deaths and stillbirths to 10 per 1000 births by 2035. The plan provides an evidence-based framework for scaling up of essential interventions across the continuum of care with the potential to prevent the deaths of approximately three million newborns, mothers, and stillbirths every year. Two million stillbirths and newborns could be saved by care at birth and care of small and sick newborns, giving a triple return on investment at this key time. Commitment, investment, and intentional leadership from global and national stakeholders, including all healthcare professionals, can make these ambitious goals attainable.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,310
Score d'incertitude au seuil0,291

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,050
Tête enseignante GPT0,338
Écart entre enseignants0,288 · 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 tête enseignante, 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

Citations78
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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