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Enregistrement W2954528330 · doi:10.1186/s13006-019-0221-1

The financing need for expanded maternity protection in Indonesia

2019· article· en· W2954528330 sur OpenAlexafffund
Adiatma Y. M. Siregar, Pipit Pitriyan, Dylan Walters, Matthew Brown, Linh Thi Hong Phan, Roger Mathisen

Notice bibliographique

RevueInternational Breastfeeding Journal · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBreastfeeding Practices and Influences
Établissements canadiensNutrition InternationalInstitute of Health Economics
Organismes subventionnairesUniversitas PadjadjaranUniversity of WaterlooFHI 360UNICEFBill and Melinda Gates Foundation
Mots-clésBreastfeedingMedicineGovernment (linguistics)LactationEnvironmental healthIndonesianNursingBusinessEconomic growthPediatricsPregnancyEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Almost half of all Indonesian children under 6 months of age were not exclusive breastfed in 2017. Optimizing maternity protection programs may result in increased breastfeeding rates. This study aims to: estimate the potential cost implications of optimizing the current paid maternity protection program, estimate budgets needed to increase coverage of lactation rooms in mid and large firms, and explore challenges in its implementation in Indonesia. Methods: The potential cost implication of the current and increased maternity leave length (three and 6 months) as well as the potential budget impact to the government were estimated for 2020 to 2030. The cost of setting up lactation rooms in formal sector companies was estimated using the Alive & Thrive standards. Interviews were conducted in five different provinces to 29 respondents in 2016 to identify current and potential challenges in implementing both existing and improved maternity protection policies. Results: The costs of expanding paid maternity leave from three to 6 months and incorporating standardized lactation rooms in 80% of medium and large size firms in Indonesia was estimated at US$1.0 billion (US$616.4/mother per year) from 2020 to 2030, covering roughly 1.7 million females. The cost of setting up a basic lactation room in 80% of medium and large companies may reach US$18.1 million over 10 years. The three main barriers to increasing breastfeeding rates were: breastmilk substitutes marketing practices, the lack of lactation rooms in workplaces, and local customs that may hamper breastfeeding according to recommendations. Conclusions: The cost of expanding paid maternity leave is lower than the potential cost savings of US$ 1.5 billion from decreased child mortality and morbidity, maternal cancer rates and cognitive loss. Sharing the cost of paid maternity leave between government and the private sector may provide a feasible economic solution. The main barriers to increasing breastfeeding need to be overcome to reap the benefits of recommended breastfeeding practices.

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)0,001
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 enseignants0,244
Score d'incertitude au seuil0,330

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 savante0,0000,001
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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,294
Écart entre enseignants0,273 · 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

Citations24
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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