MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2598615815 · doi:10.1016/s2214-109x(17)30100-6

Progress and challenges in maternal health in western China: a Countdown to 2015 national case study

2017· article· en· W2598615815 sur OpenAlexfundaboutno aff
Yanqiu Gao, Hong Zhou, Neha Singh, Timothy Powell‐Jackson, Stephen Nash, Min Yang, Sufang Guo, Hai Fang, Melisa Martínez-Álvarez, Xiaoyun Liu, Jay Pan, Yan Wang, Carine Ronsmans

Notice bibliographique

RevueThe Lancet Global Health · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGlobal Maternal and Child Health
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesGovernment of CanadaUNICEFMedical Research CouncilBill and Melinda Gates Foundation
Mots-clésPopulationDemographyGeographyPer capitaStandardized mortality ratioHealth careHealth equityMedicineChinaEconomic growthEnvironmental healthEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: China is one of the few Countdown countries to have achieved Millennium Development Goal 5 (75% reduction in maternal mortality ratio between 1990 and 2015). We aimed to examine the health systems and contextual factors that might have contributed to the substantial decline in maternal mortality between 1997 and 2014. We chose to focus on western China because poverty, ethnic diversity, and geographical access represent particular challenges to ensuring universal access to maternal care in the region. METHODS: In this systematic assessment, we used data from national census reports, National Statistical Yearbooks, the National Maternal and Child Health Routine Reporting System, the China National Health Accounts report, and National Health Statistical Yearbooks to describe changes in policies, health financing, health workforce, health infrastructure, coverage of maternal care, and maternal mortality by region between 1997 and 2014. We used a multivariate linear regression model to examine which contextual and health systems factors contributed to the regional variation in maternal mortality ratio in the same period. Using data from a cross-sectional survey in 2011, we also examined equity in access to maternity care in 42 poor counties in western China. FINDINGS: Maternal mortality declined by 8·9% per year between 1997 and 2014 (geometric mean ratio for each year 0·91, 95% CI 0·91-0·92). After adjusting for GDP per capita, length of highways, female illiteracy, the number of licensed doctors per 1000 population, and the proportion of ethnic minorities, the maternal mortality ratio was 118% higher in the western region (2·18, 1·44-3·28) and 41% higher in the central region (1·41, 0·99-2·01) than in the eastern region. In the rural western region, the proportion of births in health facilities rose from 41·9% in 1997 to 98·4% in 2014. Underpinning such progress was the Government's strong commitment to long-term strategies to ensure access to delivery care in health facilities-eg, professionalisation of maternity care in large hospitals, effective referral systems for women medically or socially at high risk, and financial subsidies for antenatal and delivery care. However, in the poor western counties, substantial disparity by education level of the mother existed in access to health facility births (44% of illiterate women vs 100% of those with college or higher education), antenatal care (17% vs 69%) had at least four visits), and caesarean section (8% vs 44%). INTERPRETATION: Despite remarkable progress in maternal survival in China, substantial disparities remain, especially for the poor, less educated, and ethnic minority groups in remote areas in western China. Whether China's highly medicalised model of maternity care will be an answer for these populations is uncertain. A strategy modelled after China's immunisation programme, whereby care is provided close to the women's homes, might need to be explored, with township hospitals taking a more prominent role. FUNDING: Government of Canada, UNICEF, and the Bill & Melinda Gates Foundation.

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)0,002
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 enseignants0,272
Score d'incertitude au seuil0,967

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
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 Opus0,098
Tête enseignante GPT0,444
Écart entre enseignants0,347 · 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

Citations121
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueThe Lancet Global HealthMême sujetGlobal Maternal and Child HealthTravaux en français237 207