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Enregistrement W2944969719 · doi:10.7189/jogh.09.010503

Increasing coverage of pediatric diarrhea treatment in high-burden countries

2019· article· en· W2944969719 sur OpenAlexfundno aff
Kate Schroder, Audrey Battu, Leslie Wentworth, J Houdek, Chizoba Fashanu, Owens Wiwa, Rosemary Kihoto, Gerald Macharia, Naresh Trikha, Parth Bahuguna, Harkesh Dabas, Damien Kirchoffer, Lorna Barungi Muhirwe, Patricia Mucheri, Andrew Musoke, Felix Lam

Notice bibliographique

RevueJournal of Global Health · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineNursing
ThématiqueChild Nutrition and Water Access
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesDirektoratet for UtviklingssamarbeidIKEA FoundationInternational Zinc AssociationELMA FoundationGlobal Affairs CanadaMinistry of Health and Family WelfareBill and Melinda Gates Foundation
Mots-clésMedicineEnvironmental healthPsychological interventionDiarrheaPublic healthPopulationProxy (statistics)Developing countryScale (ratio)GeographyEconomic growthNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Diarrhea is the second leading cause of infectious deaths in children under-five globally. Oral rehydration salts (ORS) and zinc could avert an estimated 93% of deaths, but progress to increase coverage of these interventions has been largely stagnant over the past several decades. The Clinton Health Access Initiative (CHAI), along with donors and country governments in India, Kenya, Nigeria, and Uganda, implemented programs to scale-up ORS and zinc coverage from 2012 to 2016. The programs sought to demonstrate that increases in pediatric diarrhea treatment rates are possible at scale in high-burden settings through a holistic approach addressing both supply and demand barriers. We describe the overall program model and the activities undertaken in each country. The overall goal of the paper is to share the program results and lessons learned to inform other countries aiming to scale-up ORS and zinc. METHODS: We used a triangulation approach, using population-based household surveys, public facility audits, and private outlet surveys, to evaluate the program model. We used pre- and post-program population-based household survey data to estimate the changes in coverage of ORS and zinc for treatment of diarrhea cases in children under-five in program areas. We also conducted secondary analysis of Demographic and Health Surveys (DHS) and Multiple Indicator Cluster Surveys (MICS) surveys in surrounding regions and compared annual coverage changes in the CHAI-supported program geographies to the surrounding regions. RESULTS: Across CHAI-supported focal geographies, the average ORS coverage across the program areas increased from 35% to 48% and combined ORS and zinc coverage increased from 1% to 24%. ORS coverage increases were statistically significant in the program states in India, from 22% (95% confidence interval CI = 21-23%) to 48% (95% CI = 47-50%) and program states in Nigeria, from 38% (95% CI = 32-40%) to 55% (95% CI = 51-58%). For combined ORS and zinc, coverage increases were statistically significant in all program geographies. Compared to surrounding regions, the estimated annual changes in combined ORS and zinc coverage were greater in program geographies. Using the Lives Saved Tool and based on the coverage changes during the program period, we estimated 76 090 diarrheal deaths were averted in the program geographies. CONCLUSIONS: Increasing ORS and zinc coverage at scale in high-burden countries and states is possible through a comprehensive approach that targets both demand and supply barriers, including pricing, optimal product qualities, provider dispensing practices, stocking rates, and consumer demand.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,587

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,306
Écart entre enseignants0,297 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations35
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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