Water, sanitation and hygiene interventions for acute childhood diarrhea: a systematic review to provide estimates for the Lives Saved Tool
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: In the Sustainable Development Goals (SDGs) era, there is growing recognition of the responsibilities of non-health sectors in improving the health of children. Interventions to improve access to clean water, sanitation facilities, and hygiene behaviours (WASH) represent key opportunities to improve child health and well-being by preventing the spread of infectious diseases and improving nutritional status. METHODS: We conducted a systematic review of studies evaluating the effects of WASH interventions on childhood diarrhea in children 0-5 years old. Searches were run up to September 2016. We screened the titles and abstracts of retrieved articles, followed by screening of the full-text reports of relevant studies. We abstracted study characteristics and quantitative data, and assessed study quality. Meta-analyses were performed for similar intervention and outcome pairs. RESULTS: Pooled analyses showed diarrhea risk reductions from the following interventions: point-of-use water filtration (pooled risk ratio (RR): 0.47, 95% confidence interval (CI): 0.36-0.62), point-of-use water disinfection (pooled RR: 0.69, 95% CI: 0.60-0.79), and hygiene education with soap provision (pooled RR: 0.73, 95% CI: 0.57-0.94). Quality ratings were low or very low for most studies, and heterogeneity was high in pooled analyses. Improvements to the water supply and water disinfection at source did not show significant effects on diarrhea risk, nor did the one eligible study examining the effect of latrine construction. CONCLUSIONS: Various WASH interventions show diarrhea risk reductions between 27% and 53% in children 0-5 years old, depending on intervention type, providing ample evidence to support the scale-up of WASH in low and middle-income countries (LMICs). Due to the overall low quality of the evidence and high heterogeneity, further research is required to accurately estimate the magnitude of the effects of these interventions in different contexts.
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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 | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 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 ».