Effects of scaling up various community-level interventions on child mortality in Burundi, Kenya, Rwanda, Uganda and Tanzania: a modeling study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Improving child health remains one of the most significant health challenges in sub-Saharan Africa, a region that accounts for half of the global burden of under-five mortality despite having approximately 13% of the world population and 25% of births globally. Improving access to evidence-based community-level interventions has increasingly been advocated to contribute to reducing child mortality and, thus, help low-and middle-income countries (LMICs) achieve the child health related Sustainable Development Goal (SDG) target. Nevertheless, the coverage of community-level interventions remains suboptimal. In this study, we estimated the potential impact of scaling up various community-level interventions on child mortality in five East African Community (EAC) countries (i.e., Burundi, Kenya, Rwanda, Uganda and the United Republic of Tanzania). METHODS: We identified ten preventive and curative community-level interventions that have been reported to reduce child mortality: Breastfeeding promotion, complementary feeding, vitamin A supplementation, Zinc for treatment of diarrhea, hand washing with soap, hygienic disposal of children's stools, oral rehydration solution (ORS), oral antibiotics for treatment of pneumonia, treatment for moderate acute malnutrition (MAM), and prevention of malaria using insecticide-treated nets and indoor residual spraying (ITN/IRS). Using the Lives Saved Tool, we modeled the impact on child mortality of scaling up these 10 interventions from baseline coverage (2016) to ideal coverage (99%) by 2030 (ideal scale-up scenario) relative to business as usual (BAU) scenario (forecasted coverage based on prior coverage trends). Our outcome measures include number of child deaths prevented. RESULTS: Compared to BAU scenario, ideal scale-up of the 10 interventions could prevent approximately 74,200 (sensitivity bounds 59,068-88,611) child deaths by 2030 including 10,100 (8210-11,870) deaths in Burundi, 10,300 (7831-12,619) deaths in Kenya, 4350 (3678-4958) deaths in Rwanda, 20,600 (16049-25,162) deaths in Uganda, and 28,900 (23300-34,002) deaths in the United Republic of Tanzania. The top four interventions (oral antibiotics for pneumonia, ORS, hand washing with soap, and treatment for MAM) account for over 75.0% of all deaths prevented in each EAC country: 78.4% in Burundi, 76.0% in Kenya, 81.8% in Rwanda, 91.0% in Uganda and 88.5% in the United Republic of Tanzania. CONCLUSIONS: Scaling up interventions that can be delivered at community level by community health workers could contribute to substantial reduction of child mortality in EAC and could help the EAC region achieve child health-related SDG target. Our findings suggest that the top four community-level interventions could account for more than three-quarters of all deaths prevented across EAC countries. Going forward, costs of scaling up each intervention will be estimated to guide policy decisions including health resource allocations in EAC countries.
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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 | 0,004 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».