A Review of Maternal and Child Health Status in Canada and Japan – Reinvigorating Maternal and Child Health Handbook
Notice bibliographique
Résumé
Objective: The objective of this study is to identify the challenges in Canadian health-care system that contributes to higher perinatal, infant, and maternal mortality rate (MMR) compared to other Organization for Economic Co-Operation and Development (OECD) countries, especially Japan, and to make a recommendation based on available data.Materials and Methods: Systematic literature search was performed through PubMed, Cochrane Library, and University of Toronto online library.Available data on maternal and child health (MCH) were collected from relevant literature, Statistics Canada and OECD database for secondary analysis.Results: We identified that, throughout the period from 2006 to 2016, Canada had a higher rate of maternal mortality compared to Japan, especially in 2014, when MMR in Canada (6.0) was almost twice the rate of Japan (3.3).Between 2005 and 2018, there was a gradual decline in infant mortality rate for both countries, but Japan performed well in keeping the infant mortality rate significantly lower than Canada (1.9 for Japan and 4.5 for Canada in 2017).Introduction of MCH Handbook contributed to keeping up the national health indicators high in Japan even before Japan attained a stable economy.However, differences in national registration practice among OECD countries and inconsistencies in data coverage across Canada caused difficulty in making comparisons.Conclusion: Nationally standardized process is needed to investigate and document maternal deaths, which will help Canada take concrete actions to make pregnancy safer for women.Effective partnerships among government agencies, health-care institutions, and pregnant women and their families are needed to ensure the best care.
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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 | 0,011 | 0,036 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,033 | 0,039 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».