Stillbirth and Newborn Mortality in India After Helping Babies Breathe Training
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: This study evaluated the effectiveness of Helping Babies Breathe (HBB) newborn care and resuscitation training for birth attendants in reducing stillbirth (SB), and predischarge and neonatal mortality (NMR). India contributes to a large proportion of the worlds annual 3.1 million neonatal deaths and 2.6 million SBs. METHODS: This prospective study included 4187 births at >28 weeks' gestation before and 5411 births after HBB training in Karnataka. A total of 599 birth attendants from rural primary health centers and district and urban hospitals received HBB training developed by the American Academy of Pediatrics, using a train-the-trainer cascade. Pre-post written trainee knowledge, posttraining provider performance and skills, SB, predischarge mortality, and NMR before and after HBB training were assessed by using χ(2) and t-tests for categorical and continuous variables, respectively. Backward stepwise logistic regression analysis adjusted for potential confounding. RESULTS: Provider knowledge and performance systematically improved with HBB training. HBB training reduced resuscitation but increased assisted bag and mask ventilation incidence. SB declined from 3.0% to 2.3% (odds ratio [OR] 0.76, 95% confidence interval [CI] 0.59-0.98) and fresh SB from 1.7% to 0.9% (OR 0.54, 95% CI 0.37-0.78) after HBB training. Predischarge mortality was 0.1% in both periods. NMR was 1.8% before and 1.9% after HBB training (OR 1.09, 95% CI 0.80-1.47, P = .59) but unknown status at 28 days was 2% greater after HBB training (P = .007). CONCLUSIONS: HBB training reduced SB without increasing NMR, indicating that resuscitated infants survived the neonatal period. Monitoring and community-based assessment are recommended.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle