Effect of an integrated neonatal care kit on cause-specific neonatal mortality in rural Pakistan
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: In 2018, Pakistan had the world's highest neonatal mortality rate. Within Pakistan, most neonatal deaths occur in rural areas where access to health facilities is limited, and robust vital registration systems are lacking. To improve newborn survival, there is a need to better understand the causes of neonatal death in high burden settings and engage caregivers in the promotion of newborn health. OBJECTIVE: To describe the causes of neonatal death in a rural area in Pakistan and to estimate the effect of an integrated neonatal care kit (iNCK) on cause-specific neonatal mortality. METHODS: We analyzed data from a community-based, cluster-randomized controlled trial of 5286 neonates in Rahim Yar Khan (RYK), Punjab, Pakistan between April 2014 and August 2015. In intervention clusters, Lady Health Workers (LHW) delivered the iNCK and education on its use to pregnant women while control clusters received the local standard of care. The iNCK included interventions to prevent and identify signs of infection, identify low birthweight (LBW), and identify and manage hypothermia. Verbal autopsies were attempted for all deaths. The primary outcome was cause-specific neonatal mortality. RESULTS: Verbal autopsies were conducted for 84 (57%) of the 147 reported neonatal deaths. The leading causes of death were infection (44%), intrapartum-related complications (26%) and prematurity/LBW (20%). There were no significant differences in neonatal mortality due to prematurity/LBW (RR 0.43; 95% CI 0.15-1.24), infection (RR 1.10; 95% CI 0.58-2.10) or intrapartum-related complications (RR 1.04; 95% CI 0.0.45-2.41) among neonates who died in the intervention arm compared to those who died in the control arm. CONCLUSION: The major causes of neonatal deaths in RYK, Pakistan mirror the global landscape of neonatal deaths. The iNCK did not significantly reduce any cause-specific neonatal mortality.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».