Distance to emergency obstetric services and early neonatal mortality in <scp>E</scp>thiopia
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To assess the effect of distance to emergency obstetric and newborn care (EmONC) services on early neonatal mortality in rural Ethiopia and examine whether proximity to services contributes to socio-economic inequalities in early neonatal mortality. METHODS: We linked data from the 2011 Ethiopian Demographic and Health Survey with facility data from the 2008 Ethiopian National EmONC Needs Assessment based on geographical coordinates collected in both surveys. Health facilities were classified based on the performance of nine EmONC signal functions (e.g. neonatal resuscitation, Caesarean section). We used multivariable logistic regression to assess the relationship between distance to services and early neonatal mortality. A decomposition approach was used to quantify the relative contributions of distance to EmONC services and other determinants to overall and socio-economic inequality in early neonatal mortality. RESULTS: In general, closer proximity to EmONC services and higher level of care were associated with lower early neonatal mortality. Living more than 80 km from the nearest comprehensive EmONC facility able to perform all nine signal functions compared to living within 10 km was associated with an increase of 14.4 early neonatal deaths per 1000 live births (95% CI: 0.1, 28.7). Closer proximity to a substandard EmONC facility compared with no facility was not associated with lower early neonatal mortality. Distance to EmONC services was an important determinant of early neonatal mortality, although it did not make a significant contribution to explaining socio-economic inequality. CONCLUSIONS: Our results suggest that recent initiatives by the Ethiopian government to improve geographical access to EmONC services have the potential to reduce early neonatal mortality but may not affect inequalities.
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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 ».