Availability of emergency neonatal care in eight districts of Karnataka state, southern India: a cross-sectional study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Emergency Neonatal Care (EmNC) is an important service for the health and survival of newborns. The objective of our study was to assess the availability of emergency neonatal care services in the north-eastern region of Karnataka state in India. METHODS: We undertook a cross-sectional epidemiologic study in the year 2010. We assessed the provision of eight life-saving 'signal functions' (Comprehensive EmNC) or at least five 'signal functions' (Basic EmNC) by self-reporting through a structured questionnaire, coupled with verification by direct observation for presence of drugs and equipment in the prior three months. The assessment was undertaken in 443 government and 422 private healthcare facilities of eight districts of Karnataka. RESULTS: There was an average of 3.6 EmNC facilities available per 500,000 population for the entire region. Only three out of eight districts and 10 of 42 sub-districts in the region had the recommended [greater than or equal to 5] EmNC facilities per 500,000. Further, over 95 % of CEmNC facilities and 88 % of BEmNC facilities were within the private sector. About 80 % of government hospitals at district and sub-district levels did not have EmNC capability. CONCLUSIONS: This study demonstrates the feasibility of using a simple assessment tool to measure health facility availability of life-saving services for newborn care. EmNC availability was seen to be suboptimal at the regional, district and sub-district levels within the northern part of Karnataka state. There is a need to improve availability of emergency newborn care in health facilities, with special emphasis on equity at population level.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 ».