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Enregistrement W2955099516 · doi:10.1136/bmjgh-2018-001300

Armed conflicts and national trends in reproductive, maternal, newborn and child health in sub-Saharan Africa: what can national health surveys tell us?

2019· review· en· W2955099516 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueBMJ Global Health · 2019
Typereview
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth and Conflict Studies
Établissements canadiensHospital for Sick ChildrenManitoba HealthUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesBill and Melinda Gates Foundation
Mots-clésChild mortalityEnvironmental healthChild healthIntervention (counseling)Public healthMedicineChild survivalNational PolicyEconomic growthPolitical sciencePediatricsPopulationPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Armed conflicts are widespread in sub-Saharan Africa and considered to be an important factor in slowing down national progress in reproductive, maternal, newborn and child health (RMNCH). The measurement of the impact of conflicts on national levels and trends in RMNCH is difficult. National surveys conducted before and sometimes during and after conflicts are a major source of information on the national and local effects of conflicts on RMNCH. We examined data from national surveys in 13 countries in sub-Saharan Africa with major conflicts during 1990-2016 to assess the levels and trends in RMNCH intervention coverage, nutritional status and mortality in children under 5 years in comparison with subregional trends. The surveys provide substantive evidence of a negative association between levels and trends in national indicators of RMNCH service coverage, child growth and under-5 mortality with armed conflict, with some notable exceptions. National surveys are an important source of data to assess the longer term national consequences of conflicts for RMNCH in most countries, despite limitations due to sampling and timing of the surveys.

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.

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)0,017
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,916
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0170,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0050,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,002
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 Opus0,199
Tête enseignante GPT0,511
Écart entre enseignants0,312 · 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