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Enregistrement W2763443614 · doi:10.1016/s2214-109x(17)30331-5

How Ethiopia achieved Millennium Development Goal 4 through multisectoral interventions: a Countdown to 2015 case study

2017· article· en· W2763443614 sur OpenAlexfundaboutno aff
Jenny Ruducha, Carlyn Mann, Neha Singh, Tsegaye Demisse Gemebo, Negussie S. Tessema, Angela Baschieri, Ingrid K. Friberg, Taddese Alemu Zerfu, Mohammed A. Yassin, Giovanny Araújo França, Peter Berman

Notice bibliographique

RevueThe Lancet Global Health · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGlobal Maternal and Child Health
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesGovernment of CanadaUNICEFBill and Melinda Gates Foundation
Mots-clésCountdownMillennium Development GoalsPsychological interventionChild mortalityReproductive healthEnvironmental healthHealth equityMedicineInfant mortalityDemographyHealth indicatorPublic healthDeveloping countryEconomic growthSocioeconomicsPopulationEconomicsNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: 3 years before the 2015 deadline, Ethiopia achieved Millennium Development Goal 4. The under-5 mortality decreased 69%, from 205 deaths per 1000 livebirths in 1990 to 64 deaths per 1000 livebirths in 2013. To understand the underlying factors that contributed to the success in achieving MDG4, Ethiopia was selected as a Countdown to 2015 case study. METHODS: We used a set of complementary methods to analyse progress in child health in Ethiopia between 1990 and 2014. We used Demographic Health Surveys to analyse trends in coverage and equity of key reproductive, maternal health, and child health indicators. Standardised tools developed by the Countdown Health Systems and Policies working group were used to understand the timing and content of health and non-health policies. We assessed longitudinal trends in health-system investment through a financial analysis of National Health Accounts, and we used the Lives Saved Tool (LiST) to assess the contribution of interventions towards reducing under-5 mortality. FINDINGS: The annual rate of reduction in under-5 mortality increased from 3·3% in 1990-2005 to 7·8% in 2005-13. The prevalence of stunting decreased from 60% in 2000 to 40% in 2014. Overall levels of coverage of reproductive, maternal health, and child health indicators remained low, with disparities between the lowest and highest wealth quintiles despite improvement in coverage for essential health interventions. Coverage of child immunisation increased the most (21% of children in 2000 vs 80% of children in 2014), followed by coverage of satisfied demand for family planning by women of reproductive age (19% vs 63%). Provision of antenatal care increased from 10% of women in 2000 to 32% of women in 2014, but only 15% of women delivered with a skilled birth attendant by 2014. A large upturn occurred after 2005, bolstered by a rapid increase in health funding that facilitated the accelerated expansion of health infrastructure and workforce through an innovative community-based delivery system. The LiST model could explain almost 50% of the observed reduction in child mortality between 2000 and 2011; and changes in nutritional status were responsible for about 50% of the 469 000 lives saved between 2000 and 2011. These developments occurred within a multisectoral policy platform, integrating child survival and stunting goals within macro-level policies and programmes for reducing poverty and improving agricultural productivity, food security, water supply, and sanitation. INTERPRETATION: The reduction of under-5 mortality in Ethiopia was the result of combined activities in health, nutrition, and non-health sectors. However, Ethiopia still has high neonatal and maternal morbidity and mortality from preventable causes and an unfinished agenda in reducing inequalities, improving coverage of effective interventions, and strengthening multisectoral partnerships for further progress. FUNDING: Bill & Melinda Gates Foundation and Government of Canada.

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: Étude de cas · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,028

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,121
Tête enseignante GPT0,457
Écart entre enseignants0,336 · 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'étudeÉtude de cas
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

Citations145
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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