Strategies for improving health care seeking for maternal and newborn illnesses in low- and middle-income countries: a systematic review and meta-analysis
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
BACKGROUND: Lack of appropriate health care seeking for ill mothers and neonates contributes to high mortality rates. A major challenge is the appropriate mix of strategies for creating demand as well as provision of services. DESIGN: Systematic review and meta-analysis of experimental studies (last search: Jan 2015) to assess the impact of different strategies to improve maternal and neonatal health care seeking in low- and middle-income countries (LMIC). RESULTS: Fifty-eight experimental [randomized controlled trials (RCTs), non-RCTs, and before-after studies] with 310,652 participants met the inclusion criteria. Meta-analyses from 29 RCTs with a range of different interventions (e.g. mobilization, home visitation) indicated significant improvement in health care seeking for neonatal illnesses when compared with standard/no care [risk ratio (RR) 1.40; 95 confidence interval (CI): 1.17-1.68, 9 studies, n=30,572], whereas, no impact was seen on health care seeking for maternal illnesses (RR 1.06; 95% CI: 0.92-1.22, 5 studies, n=15,828). These interventions had a significant impact on reducing stillbirths (RR 0.82; 95% CI: 0.73-0.93, 11 studies, n=176,683), perinatal deaths (RR 0.84; 95% CI: 0.77-0.90, 15 studies, n=279,618), and neonatal mortality (RR 0.80; 95% CI: 0.72-0.89, 20 studies, n=248,848). On GRADE approach, evidence was high quality except for the outcome of maternal health care seeking, which was moderate. CONCLUSIONS: Community-based interventions integrating strategies such as home visiting and counseling can help to reduce fetal and neonatal mortality in LMIC.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle