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Enregistrement W2143736362 · doi:10.7189/jogh.02.010403

Setting research priorities to reduce global mortality from preterm birth and low birth weight by 2015.

2012· article· en· W2143736362 sur OpenAlexaff
Rajiv Bahl, José Martines, Nita Bhandari, Zrinka Biloglav, Karen Edmond, Sharad Iyengar, Michael S. Kramer, Joy E Lawn, Dharma Manandhar, Rintaro Mori, Kathleen M. Rasmussen, Harshpal Singh Sachdev, Nalini Singhal, Mark Tomlinson, César G. Victora, Anthony F. Williams, Kit Yee Chan, Igor Rudan

Notice bibliographique

RevuePubMed · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInfant Development and Preterm Care
Établissements canadiensUniversity of CalgaryMcGill University
Organismes subventionnairesWorld Health OrganizationWorld Bank Group
Mots-clésBreastfeedingLow birth weightPsychological interventionMedicineHealth careImplementation researchInfant mortalityHealth services researchEnvironmental healthPregnancyNursingPediatricsPublic healthPopulationEconomic growth

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

AIM: This paper aims to identify health research priorities that could improve the rate of progress in reducing global neonatal mortality from preterm birth and low birth weight (PB/LBW), as set out in the UN's Millennium Development Goal 4. METHODS: We applied the Child Health and Nutrition Research Initiative (CHNRI) methodology for setting priorities in health research investments. In the process coordinated by the World Health Organization in 2007-2008, 21 researchers with interest in child, maternal and newborn health suggested 82 research ideas that spanned across the broad spectrum of epidemiological research, health policy and systems research, improvement of existing interventions and development of new interventions. The 82 research questions were then assessed for answerability, effectiveness, deliverability, maximum potential for mortality reduction and the effect on equity using the CHNRI method. RESULTS: The top 10 identified research priorities were dominated by health systems and policy research questions (eg, identification of LBW infants born at home within 24-48 hours of birth for additional care; approaches to improve quality of care of LBW infants in health facilities; identification of barriers to optimal home care practices including care seeking; and approaches to increase the use of antenatal corticosteriods in preterm labor and to improve access to hospital care for LBW infants). These were followed by priorities for improvement of the existing interventions (eg, early initiation of breastfeeding, including feeding mode and techniques for those unable to suckle directly from the breast; improved cord care, such as chlorhexidine application; and alternative methods to Kangaroo Mother Care (KMC) to keep LBW infants warm in community settings). The highest-ranked epidemiological question suggested improving criteria for identifying LBW infants who need to be cared for in a hospital. Among the new interventions, the greatest support was shown for the development of new simple and effective interventions for providing thermal care to LBW infants, if KMC is not acceptable to the mother. CONCLUSION: The context for this exercise was set within the MDG4, requiring an urgent and rapid progress in mortality reduction from low birth weight, rather than identifying long-term strategic solutions of the greatest potential. In a short-term context, the health policy and systems research to improve access and coverage by the existing interventions, coupled with further research to improve effectiveness, deliverability and acceptance of existing interventions, and epidemiological research to address the key gaps in knowledge, were all highlighted as research priorities.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,044
Score d'incertitude au seuil0,620

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,040
Tête enseignante GPT0,322
Écart entre enseignants0,282 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations47
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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