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Enregistrement W3096369199 · doi:10.3389/fpubh.2020.595379

Rate, Risk Factors, and Causes of Neonatal Deaths in Jordan: Analysis of Data From Jordan Stillbirth and Neonatal Surveillance System (JSANDS)

2020· article· en· W3096369199 sur OpenAlexfundno aff
Nihaya Al-Sheyab, Yousef Khader, Khulood Kayed Shattnawi, Mohammad S. Alyahya, Anwar Batieha

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Public Health · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGlobal Maternal and Child Health
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesInternational Development Research CentreUNICEF
Mots-clésMedicineNeonatal deathPediatricsNeonatal mortalityInfant mortalityObstetricsOdds ratioPregnancyChristian ministryPopulationFetusEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: It has been estimated that 27.8 million neonates will die worldwide between 2018 and 2030 if no improvements in neonatal and maternal care take place. The aim of this study was to determine the rate, risk factors, and causes of neonatal mortality in Jordan. Methods: In August 2019, an electronic stillbirths and neonatal deaths surveillance system (JSANDS) was established in in three large cities through five hospitals. Data on all births, neonatal mortality and their causes, and other characteristics in the period between August 2019 – January 2020 were exported from the JSANDS and analysed. Results: A total of 10328 births (10226 live births (LB) and 102 stillbirths) were registered in the study period, with a rate of 14.1 deaths per 1000 LBs; 76% were early neonatal deaths and 24% were late deaths. The odds of deaths in the Ministry of Health hospitals were almost 21 times (OR = 20.8, 95% CI: 2.8, 153.1) higher than that in private hospitals. Low birthweight and preterm babies were significantly more likely to die during the neonatal period compared to full-term babies. The odds of neonatal mortality were significantly higher among babies born to housewives compared to those who were born to employed women (OR = 2.7; 95% CI: 1.2, 6.0). Main causes of neonatal deaths that occurred pre-discharge were respiratory and cardiovascular disorders (43%) and low birthweight and preterm (33%). The main maternal conditions that attributed to these deaths were complications of the placenta and cord, complications of pregnancy, and medical and surgical conditions. The main cause of neonatal deaths that occurred post-discharge were low birthweight and preterm (42%). Conclusions: The rate of neonatal mortality have not decreased since 2012 and the majority of neonatal deaths occurred could have been prevented. Regular antenatal visits, in which any possible diseases or complications of pregnant women or foetal anomalies, need to be fully documented and monitored with appropriate and timely medical intervention to minimize such deaths.

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 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)0,001
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 enseignants0,026
Score d'incertitude au seuil0,976

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,283
Écart entre enseignants0,249 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations41
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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