Trends and determinants of stillbirth in developing countries: results from the Global Network’s Population-Based Birth Registry
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Stillbirth rates remain high, especially in low and middle-income countries, where rates are 25 per 1000, ten-fold higher than in high-income countries. The United Nations' Every Newborn Action Plan has set a goal of 12 stillbirths per 1000 births by 2030 for all countries. METHODS: From a population-based pregnancy outcome registry, including data from 2010 to 2016 from two sites each in Africa (Zambia and Kenya) and India (Nagpur and Belagavi), as well as sites in Pakistan and Guatemala, we evaluated the stillbirth rates and rates of annual decline as well as risk factors for 427,111 births of which 12,181 were stillbirths. RESULTS: The mean stillbirth rates for the sites were 21.3 per 1000 births for Africa, 25.3 per 1000 births for India, 56.9 per 1000 births for Pakistan and 19.9 per 1000 births for Guatemala. From 2010 to 2016, across all sites, the mean stillbirth rate declined from 31.7 per 1000 births to 26.4 per 1000 births for an average annual decline of 3.0%. Risk factors for stillbirth were similar across the sites and included maternal age < 20 years and age > 35 years. Compared to parity 1-2, zero parity and parity > 3 were both associated with increased stillbirth risk and compared to women with any prenatal care, women with no prenatal care had significantly increased risk of stillbirth in all sites. CONCLUSIONS: At the current rates of decline, stillbirth rates in these sites will not reach the Every Newborn Action Plan goal of 12 per 1000 births by 2030. More attention to the risk factors and treating the causes of stillbirths will be required to reach the Every Newborn Action Plan goal of stillbirth reduction. TRIAL REGISTRATION: NCT01073475 .
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».