Social Determinants of Maternal Health in Afghanistan: A Review
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Afghanistan has a high maternal mortality rate of 400 per 100,000 live births. Although direct causes of maternal morbidity and mortality in Afghanistan include hemorrhage, obstructed labor, infection, high blood pressure, and unsafe abortion, the high burden of diseases responsible for maternal mortality arises in large part due to social determinants of health. The focus of this literature review is to examine the impact of various social determinants of health on maternal health in Afghanistan, filling an important gap in the existing literature. METHODS: This narrative review was conducted using Arksey and O'Malley's framework of (1) defining the question, (2) searching the literature, (3) assessing the studies, (4) synthesizing selected evidence in context, and (5) summarizing potential programmatic implication of the context. We searched Medline, CABI global health database, and Google Scholar for relevant publications. RESULTS: A total of 38 articles/reports were included in this review. We found that social determinants such as maternal education, sociocultural practices, and social infrastructure have a significant impact on maternal health. Health care may be the immediate determinant, but it is influenced by other determinants that must be addressed in order to alleviate the burden on health care, as well as to achieve long-term reduction in maternal mortality. CONCLUSION: Because of the importance of social factors for maternal health outcomes, committed involvement of multiple government sectors (i.e. education, labor and social affairs, information and culture, transport and rural development among others, alongside health care) is the long-term solution to the maternal health problems in Afghanistan. National and international organizations' long-term commitment to social investment such as education, local economy, cultural change, and social infrastructure is recommended for Afghanstan and globally.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».