Neonatal mortality in Ethiopia: a protocol for systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: A child's risk of dying is highest in the neonatal period, i.e. the first 28 days of life. Newborn death accounts for nearly half of under-five death. More than 80% of newborn deaths are the result of preventable and treatable conditions. Ethiopia has made significant progress towards reducing under-five mortality; however, the rate of neonatal mortality (NMR) still accounts for 41% of under-five deaths. With this systematic review and meta-analysis, we aim to determine the magnitude, causes, and determinants of neonatal mortality in Ethiopia. METHODS: We will conduct a comprehensive search of the following electronic databases: PubMed, MEDLINE, EMBASE, CINAHL, Google Scholar, and maternity and infant care databases as well as grey literature. We will assess the quality of studies by using Newcastle-Ottawa Scale (NOS) checklist. Two reviewers will screen all retrieved articles, conduct data extraction, and then critically appraise all identified studies. We will analyse data by using STATA 11 statistical software. We will demonstrate pooled estimates and determinants of neonatal mortality with effect size and 95% confidence interval. DISCUSSION: The result from this systematic review will inform and guide health policy planners and researchers on the burden, causes, and determinants of neonatal mortality in Ethiopia. To our knowledge, this is the first systematic review in Ethiopia. We will synthesise the findings to generate up-to-date knowledge on neonatal mortality in Ethiopia. SYSTEMATIC REVIEW REGISTRATION: PROSPERO-CRD42018099663.
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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 | 0,071 | 0,112 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,005 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,021 | 0,028 |
| Bibliométrie | 0,015 | 0,014 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,007 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,059 | 0,005 |
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 ».