Global burden of childhood diarrhea and interventions
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE OF REVIEW: Diarrhea is a leading cause of morbidity and mortality among children under 5 years in low-income and middle-income countries. Over the past 2 decades under-five mortality has decreased substantially, but reductions have been uneven and unsatisfactory in resource-poor regions. RECENT FINDINGS: There are known interventions which can prevent diarrhea or manage children who suffer from it. Interventions with proven effectiveness at the prevention level include water, sanitation, and hygiene interventions, breastfeeding, complementary feeding, vitamin A and zinc supplementation, and vaccines for diarrhea (rotavirus and cholera). Oral rehydration solution, zinc treatment, continued feeding, and antibiotic treatment for certain strains of diarrhea (cholera, Shigella, and cryptosporidiosis) are effective strategies for treatment of diarrhea. The recent Lancet series using the 'Lives Saved' tool suggested that if these identified interventions were scaled up to a global coverage to at least 80%, and immunizations to at least 90%; almost all deaths due to diarrhea could be averted. SUMMARY: The current childhood mortality burden highlights the need of a focused global diarrhea action plan. The findings suggest that with proper packaging of interventions and delivery platforms, the burden of childhood diarrhea can be reduced to a greater extent. All that is required is greater attention and steps toward right direction.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».