Disposable clean delivery kits and prevention of neonatal tetanus in the presence of skilled birth attendants
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To determine whether the use of disposable clean delivery kits (CDKs) is effective in reducing neonatal tetanus (NNT) infection, regardless of the skills of birth attendants in resource-poor settings. METHODS: A secondary analysis was conducted on data from a matched case-control study in Karachi, Pakistan, involving 140 NNT cases and 280 controls between 1998 and 2001. Conditional logistic regression was performed to assess the independent effect on NNT of CDKs and skilled birth attendants (SBAs). RESULTS: After adjustment for socioeconomic factors, both CDKs (adjusted matched odds ratio [mOR] 2.0; 95% confidence interval [CI], 1.3-3.1) and SBAs (adjusted mOR 1.7; 95% CI, 1.1-2.7) were independently associated with NNT. The association with CDKs remained significant when additionally adjusted for SBAs (mOR 2.0; 95% CI, 1.0-3.9; P=0.05). The population attributable risk for lack of CDK use was 24% in the study setting. CONCLUSION: In the context of resource-poor settings in low-income countries with poor coverage of tetanus toxoid immunization, the use of CDKs seems to be an effective strategy for reducing NNT infection, irrespective of the skill levels of birth attendants. Approximately one-quarter of NNT cases could be prevented in low-income populations with the use of CDKs.
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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 | 0,010 |
| 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) | 0,001 | 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 ».