Neonatal tetanus incidence in Dadu District, Pakistan, 1993–2003
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The study objective was to assess the incidence of neonatal tetanus (NT) in Dadu District, Pakistan. METHODS: We analyzed the NT surveillance data for the period 1993-2003 in order to determine the NT incidence. We identified unreported NT cases retrospectively in 2005, by active surveillance and hospital record reviews. The 2-source capture-recapture method was used to estimate the incidence of NT cases. RESULTS: Active methods identified 134 cases in addition to 274 cases in the routine surveillance system. The average annual incidence in routine surveillance was 0.55 per 1000 live-births (LB). Based on an estimated 463 NT cases during this period (95% confidence interval (CI) 425-509), the average annual incidence (capture-recapture) was 0.62 per 1000 LB. Through routine immunization and supplementary immunization activities, NT incidence declined from 0.87 per 1000 LB in 1994 to 0.18 per 1000 LB in 2003. Males had higher incidence rates than females. Both of the average annual incidence rates (by routine surveillance and capture-recapture method) are below the World Health Organization global elimination goal. CONCLUSION: Enhanced case-based investigation, targeted tetanus toxoid immunization of women of childbearing age, community-based NT reporting, immediate reporting and active surveillance are critical to sustain the ongoing decline in NT incidence.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».