Lessons Learned From Helping Babies Survive in Humanitarian Settings
Notice bibliographique
Résumé
Humanitarian crises, driven by disasters, conflict, and disease epidemics, have profound effects on society, including on people's health and well-being. Occurrences of conflict by state and nonstate actors have increased in the last 2 decades: by the end of 2018, an estimated 41.3 million internally displaced persons and 20.4 million refugees were reported worldwide, representing a 70% increase from 2010. Although public health response for people affected by humanitarian crisis has improved in the last 2 decades, health actors have made insufficient progress in the use of evidence-based interventions to reduce neonatal mortality. Indeed, on average, conflict-affected countries report higher neonatal mortality rates and lower coverage of key maternal and newborn health interventions compared with non-conflict-affected countries. As of 2018, 55.6% of countries with the highest neonatal mortality rate (≥30 per 1000 live births) were affected by conflict and displacement. Systematic use of new evidence-based interventions requires the availability of a skilled health workforce and resources as well as commitment of health actors to implement interventions at scale. A review of the implementation of the Helping Babies Survive training program in 3 refugee responses and protracted conflict settings identify that this training is feasible, acceptable, and effective in improving health worker knowledge and competency and in changing newborn care practices at the primary care and hospital level. Ultimately, to improve neonatal survival, in addition to a trained health workforce, reliable supply and health information system, community engagement, financial support, and leadership with effective coordination, policy, and guidance are required.
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.
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 | 0,012 | 0,041 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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 ».