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Enregistrement W2290779771 · doi:10.1371/journal.pmed.1001969

Transformative Innovations in Reproductive, Maternal, Newborn, and Child Health over the Next 20 Years

2016· review· en· W2290779771 sur OpenAlexaff
Cyril Engmann, Sadaf Khan, Cheryl A. Moyer, Patricia S. Coffey, Zulfiqar A Bhutta

Notice bibliographique

RevuePLoS Medicine · 2016
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGlobal Maternal and Child Health
Établissements canadiensCentre for Global Health ResearchHospital for Sick Children
Organismes subventionnairesBill and Melinda Gates FoundationUnited States Agency for International Development
Mots-clésTransformative learningGlobal healthChild healthReproductive healthGrand ChallengesMedicineMaternal healthReproductive technologyEconomic growthPublic healthEnvironmental healthPolitical sciencePsychologyPregnancyPediatricsHealth servicesPopulationDevelopmental psychologyBiologyNursingLawEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Points• Accelerating progress in reproductive, maternal, newborn, and child health (RMNCH) over the past 30 years has resulted in significant decreases in mortality, as well as shifts in causes of death.For example, deaths from diarrhea among children under age 5 have significantly declined.This increased survival means an increasing fraction of under-5 deaths occur in the first 4 weeks of life, the neonatal period.• Transformative changes, including advances such as the development of immunizations, wide uptake of contraception, and the availability of medications such as oxytocin, have contributed to an improved morbidity and mortality curve.Such advances are set against a broader backdrop of increasing national wealth, stronger health systems, aligned political agendas, and advocacy systems.• Global mechanisms and strategies such as the Global Strategy for Women's, Children's, and Adolescents' Health, Global Alliance for the Vaccine Initiative (GAVI), the United Nations Commission on Life-Saving Commodities for Women and Children, Family Planning 2020, and the Every Newborn Action Plan, among others, are serving to drive the global agenda forward, although stubborn gaps remain.• In this paper, we discuss promising innovations that in our opinion have significant promise in moving the RMNCH agenda forward.While some of these are technologies, others are efforts aimed at improving commodities, increasing demand for services, and promoting equity in access.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,062
Tête enseignante GPT0,357
Écart entre enseignants0,295 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

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

En bref

Citations32
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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