State of neonatal health care in eight countries of the SAARC region, South Asia: how can we make a difference?
Notice bibliographique
Résumé
The South Asian Association for Regional Cooperation (SAARC) is an organization of eight countries--Bangladesh, Bhutan, India, the Maldives, Nepal, Pakistan, Sri Lanka and Afghanistan. The major objectives of this review are to examine trends and progress in newborn and neonatal health care in the region. A landscape analysis of the current state of neonatal mortality, stillbirths and trends over the years for each country and the effective interventions to reduce neonatal mortality and stillbirths was undertaken. A modelling exercise using the Lives Saved Tool (LiST) was also undertaken to determine the impact of scaling up a set of essential interventions on neonatal mortality and stillbirths. The findings demonstrate that there is an unacceptably high and uneven burden of neonatal mortality and stillbirths in the region which together account for 39% of global neonatal deaths and 41% of global stillbirths. Progress is uneven across countries in the region, with five of the eight SAARC countries having reduced their neonatal mortality rate by more than 50% since 1990, while India (43%), Afghanistan (29%) and Pakistan (25%) have made slower progress and will not reach their MDG4 targets. The major causes of neonatal mortality are intrapartum-related deaths, preterm birth complications and sepsis which account for nearly 80% of all deaths. The LiST analysis shows that a gradual increase in coverage of proven available interventions until 2020 followed by a uniform scale-up to 90% of all interventions until 2030 could avert 52% of neonatal deaths (0.71 million), 29% of stillbirths (0.31 million) and achieve a 31% reduction in maternal deaths (0.25 million). The analysis demonstrates that the Maldives and Sri Lanka have done remarkably well while other countries need greater attention and specific focus on strategies to improve neonatal health.
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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 | 0,006 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».