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Enregistrement W2980608708 · doi:10.1038/s41586-019-1545-0

Mapping 123 million neonatal, infant and child deaths between 2000 and 2017

2019· article· en· W2980608708 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.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueNature · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGlobal Maternal and Child Health
Établissements canadiensUniversity of CalgaryOttawa HospitalMcMaster UniversityImpactSimon Fraser UniversityPublic Health Agency of CanadaUniversity of OttawaAIDS VancouverUniversity of British ColumbiaHospital for Sick ChildrenUniversity of TorontoYork UniversitySickKids FoundationUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesMedical Research CouncilApplied Molecular Biosciences UnitKurdistan University Of Medical SciencesMekelle UniversityĐại học Quốc gia Hà NộiUniversity of PeradeniyaAddis Ababa UniversityUniversity of GondarUniversity of TabrizUniversidade Federal de SergipeUniversitatea de Medicină şi Farmacie "Carol Davila" BucureştiFogarty International CenterUniversidade do PortoBahir Dar UniversityUniversidad Nacional Autónoma de MéxicoEunice Kennedy Shriver National Institute of Child Health and Human DevelopmentAlexandria UniversityBill and Melinda Gates FoundationKarolinska InstitutetTabriz University of Medical SciencesShahroud University of Medical SciencesBabol University of Medical SciencesTehran University of Medical Sciences and Health ServicesMazandaran University of Medical SciencesImam Abdulrahman Bin Faisal UniversityUniversität BielefeldAksum UniversityPublic Health Foundation of IndiaMansoura UniversityHamadan University of Medical SciencesUniversity of OxfordUniversidad Autónoma de SinaloaMaragheh University of Medical SciencesWellcome TrustUniversity of SouthamptonIndian Institute of Technology DelhiNational Institute for Health and Care ResearchIstituto di Ricerche Farmacologiche Mario Negri - IRCCSAustralian Catholic UniversityKaiser PermanenteUniversity of WashingtonA.T. Still UniversitySimon Fraser UniversityUniversity of OttawaU.S. Department of Veterans Affairs
Mots-clésInfant mortalityPediatricsMedicineGeographyDemographyEnvironmental healthPopulationSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Since 2000, many countries have achieved considerable success in improving child survival, but localized progress remains unclear. To inform efforts towards United Nations Sustainable Development Goal 3.2-to end preventable child deaths by 2030-we need consistently estimated data at the subnational level regarding child mortality rates and trends. Here we quantified, for the period 2000-2017, the subnational variation in mortality rates and number of deaths of neonates, infants and children under 5 years of age within 99 low- and middle-income countries using a geostatistical survival model. We estimated that 32% of children under 5 in these countries lived in districts that had attained rates of 25 or fewer child deaths per 1,000 live births by 2017, and that 58% of child deaths between 2000 and 2017 in these countries could have been averted in the absence of geographical inequality. This study enables the identification of high-mortality clusters, patterns of progress and geographical inequalities to inform appropriate investments and implementations that will help to improve the health of all populations.

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)0,000
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 enseignants0,169
Score d'incertitude au seuil0,409

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 recherche0,0000,001
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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,261
Écart entre enseignants0,254 · 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