The contribution of district prioritization on maternal and newborn health interventions coverage in rural India
Notice bibliographique
Résumé
The contribution of district prioritization on maternal and newborn health interventions coverage in rural IndiaBackground In 2001, India prioritized eight most socioeconomically disadvantaged states known as Empowered Action Group (EAG) states and in 2013, it prioritized 190 of the 718 as high priority districts (HPDs) to accelerate the decline in maternal and newborn mortality.This paper assesses whether the HPDs achieved a greater coverage of maternal and newborn health interventions than the non-HPDs and HPDs in EAG states achieved greater coverage than those in non-EAG states. MethodsWe used data from the Sample Registration System to assess rural neonatal mortality trends in EAG states and all India.We computed a co-coverage index based on seven maternal and newborn health interventions from the 2015/16 National Family Health Survey.Difference in differences (DID) analyses were used to examine the contribution of district prioritization, considering the HPDs and the illiterate as treatment groups and 2013 as the time cut-off for the pre-and post-treatment. ResultsNeonatal mortality declined in rural India from 36 to 27 per 1000 live births during 2010-2016 at 4.5% per year.Four EAG states experienced faster rates of decline than the national rate.From 2013, the co-coverage index increased significantly more in the HPDs compared to non-HPDs (DID = 0.11, P ≤ 0.005).The district prioritization effect on co-coverage was statistically significant in only EAG states (DID = 0.13, P ≤ 0.05).The coverage gains for illiterate mothers were greater than for literate mothers, especially in the HPDs. ConclusionsThe district prioritization in India is associated with greater improvements in the coverage of maternal and newborn health services in EAG states and the HPDs, including reductions in inequalities within those states and districts.There are however still large gaps between states and districts and within districts by the mother' s literacy status that need further prioritization to make progress towards the SDG targets by 2030.
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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 | 0,002 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».