Patterns and Trends in the Attributable Fractions of under-5 Years Hospitalization and Inpatient Death for Neonates, Infectious Diseases, and Severe Acute Malnutrition in Yemen: A Retrospective Data Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Objectives: To examine trends in hospitalization and inpatient deaths of neonates, and infectious diseases (IDs) between 2005-2014; and severe acute malnutrition (SAM) between 2010 and 2014 in Yemen. Method: It was a retrospective descriptive study. Data were extracted from the clinical records of the patients admitted from 2005 to 2014 for neonates and cases aged 1-59 months with IDs. For cases with SAM data were available from 2010 to 2014. Data were analyzed using SPSS version 20. Results: Between 2005 and 2014, 39282 under-5 hospitalized and 33.6% were neonates. Of 26069 aged 1-59 months, 15224(58.4%) hospitalized with IDs. Pneumonia (44.6%), diarrhea (29.9%), and meningitis (10.6%) were the main subgroups. During the study period, there were 4183 under-5 deaths. Neonatal deaths accounting for 3671 (87.8%). Deaths aged 1-59 month were 512(12.2%) and IDs contributing 440(85.9%). Compared to 2005/06, neonatal hospitalization and death declined by 9.2% and 18.1% in 2013/14, and IDs by 56.8% and 79.2%, respectively. Pneumonia reductions were 65.4% and 83.7%, diarrhea 42% and 95.5%, and meningitis 73% and 83%, respectively. Between 2010-2014, SAM cases were 1781 of 13689 total hospitalization [13% (95%CI 12.5-13.6)] and 53 SAM deaths of 224 total deaths [23.7 % (18.6-29.6)]. SAM hospitalization rate increased from 8.5% in 2010, to 18.4% in 2014 and death rate increased from 27% (17.6-39.0) to 57.5% (42.2-71.5), respectively. Conclusion: Despite significant decline in IDs and vaccine preventable diseases, this study showed 87.8% of under-5 mortality were neonates. The increasing trends in SAM hospitalization and death are alarming. Interventions to improve neonatal survival and to reduce SAM morbidity and mortality are urgently needed.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».