Setting Research Priorities to Reduce Almost One Million Deaths from Birth Asphyxia by 2015
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Intrapartum-related neonatal deaths (previously called “birth asphyxia”) are the fifth most common cause of deaths among children under 5 years of age, accounting for an estimated 814,000 deaths each year, and also associated with significant morbidity, resulting in a burden of 42 million disability adjusted life years (DALYs). \n This paper uses a systematic process developed by the Child Health Nutrition Research Initiative (CHNRI) to define and rank research options to reduce mortality from intrapartum-related neonatal deaths by the year 2015, in order to advance Millennium Development Goal (MDG) 4 for child survival. \n A list of 61 research questions was developed and scored by 21 technical experts. The top one-third of the ranked research investment options was dominated by delivery (implementation) research, whilst discovery (basic science) questions were not ranked highly, especially for expected reduction of mortality and inequity in the short time to 2015. \n Among the top four research questions, two relate to generation of demand for facility care at birth with specific mechanisms (such as transport and communication schemes, or financial incentives and conditional cash transfers). The other two top ranked priorities relate to use of community cadres and the roles they might effectively play—for example, screening for complications or supportive transfer to facilities and companionship at birth. The highest ranked discovery question concerned the interaction of hypoxia and infection, and the highest ranked epidemiologic question addressed prediction of intrapartum hypoxic injury. \n This exercise highlights the need for current research investments to focus on studies most likely to result in accelerated progress towards MDG 4 and in the countries where the most deaths occur.
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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 | 0,003 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 découle