"Social Marketing" for Early Neonatal Care: Saving Newborn Lives in Pakistan
Notice bibliographique
Résumé
According to the World Health Organization and the United Nations Children's Fund, developing countries carry a large share of neonatal mortality in the world. According to UNICEF, almost 450 newborn children die every hour, mostly from preventable causes. Restricted access to quality and hygienic delivery services and limited knowledge about handling the newborn aggravate the situation. South Asia, and Pakistan in particular, have reduced their child and infant mortality during the last decade; however, neonatal mortality still remains unacceptably high. There are multiple reasons, mainly related to practices and behaviours of communities and traditional birth attendants. Rural and poor populations suffer most in Pakistan, where three out of five deliveries still occur at home. Traditional community practices and conservative norms drastically affect neonatal health outcomes. Preventing sepsis at the umbilical cord, keeping the baby at the correct temperature after birth and early initiation of exclusive breastfeeding are three simple strategies or messages that need to be disseminated widely to prevent many neonatal mortalities and morbidities. Since inappropriate practices in handling newborns are directly linked with persistent and unremitting behaviours among health providers and the community at large, we suggest doing robust "social marketing" for saving newborn lives. The objective of the paper is to present a social-marketing strategy and a marketing mix that will help address and surmount actual barriers and promote alternative behaviours in early neonatal care.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».