Epidemiology of neonatal tetanus in rural Pakistan.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To estimate the incidence of neonatal tetanus (NT) and to study the factors associated with NT mortality in Dadu district, Pakistan. METHODS: This study is a retrospective analysis of surveillance data from 1993-2003. NT cases were identified from the district surveillance database and hospital records reviews. Cases were ascertained using the NT standard case definition. Clinical records of all neonates (n = 416) admitted with the diagnosis of NT from 1993 through 2003 were reviewed for clinical presentation, progression and outcome. Rates, means and frequencies were calculated. Odds ratio was calculated to determine the association between potential risk factors and NT mortality. Logistic regression models were used to compute odds ratios and their associated 95% Confidence Intervals. RESULTS: Out of a total of 416 NT cases, 408 met the case definition. The overall case fatality rate (CFR) for NT was 30.1% (95% Confidence Interval (CI):25.6-34.6); CFR fell from 42% in 1993 to 29% in 2003 (p = 0.377). NT incidence decreased from 0.90/1000 live births (LB) in 1994 to 0.18/1000 LB in 2003. Multivariable analysis showed that age at admission of 8 days or less with {Odds Ratio (OR) 9.41, CI: 2.67-33.14} or without (OR 2.62, CI: 1.52-4.50) low neonatal weight was the strongest predictor of mortality. CONCLUSIONS: The rate of decline of neonatal tetanus incidence and case fatality was consistent with the impact of routine and supplementary immunization activities. In addition to strengthening maternal tetanus toxoid immunization coverage and hygienic delivery practices, health education focusing on increasing awareness of NT could help reduce NT mortality.
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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 ».