Causes of Deaths in Children under-Five Years Old at a Tertiary Hospital in Limpopo Province of South Africa
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Accurate and timely information on the causes of child deaths is essential in guiding efforts to improve child survival, by providing data from which health profiles can be constructed and relevant health policies formulated. The purpose of this study was to identify causes of death in children younger than 5 years-old in a tertiary hospital in South Africa. METHODS: Death certificates from the Pietersburg/Mankweng hospital complex, for the period of January 1, 2008 through December 31, 2010, were obtained for all patients younger than 5 years and were retrospectively reviewed. Data were collected using a data collection form designed for the study. Information abstracted included: date of death, age, sex, and cause of death. RESULTS: A total of 1266 deaths were recorded, the sex ratio was 1.26 boys per girl. About 611 (48%) of deaths were listed as neonatal deaths (0-28 days), 387 (31%) were listed as infant deaths (29 days-11 months), and 268 (21%) as children's death (1-4 years). For neonates the leading causes of death were: prematurity/low birth weight, birth asphyxia and pneumonia. For the infant death group, the leading causes of death were pneumonia, diarrhea, and HIV/AIDS; and in the children's group, the leading causes were injuries, diarrhea and pneumonia. There was no statistical significant difference in the proportions of causes of death based on the sex of children. CONCLUSION: The top 10 leading causes of death in children under-5 years old treated at Pietersburg/Mankweng Hospital Complex were in descending order: prematurity/low birth weight, pneumonia, diarrheal diseases, birth asphyxia, and severe malnutrition, HIV/AIDS, hydrocephalus, unintentional injuries, meningitis and other infections. These ten conditions represent 73.9% of causes of death at this facility. A mix of multi-faceted interventions is needed to address these causes of death in children.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».