Incidence of low birth weight in Mexico: A descriptive retrospective study from 2008–2017
Notice bibliographique
Résumé
According to the WHO, low birth weight (LBW) affects 15-20% of newborns worldwide. In Mexico, there are no national, state, nor municipal estimates that inform the country's situation over time. The purpose of this study was to estimate the incidence of LBW at the national, state, and municipal levels from 2008 to 2017, and to estimate the LBW incidence based on maternal sociodemographic characteristics, prenatal care and marginalization indexes at the national level using open national data. We used spatial data analysis to georeferenced LBW incidence at the three levels of geographical disaggregation studied. At the national level, the incidence of LBW increased progressively from 6.2% (2008) to 7.1% (2017), and the country's capital represented the area with the highest incidence. Southeastern and central states reported the highest LBW regional incidence. At the municipal level, the number of municipalities with an incidence of LBW ≥8% increased in both male and female newborns. The incidence of LBW was higher as the marginalization indexes increases. The results from this study may assist in the identification of vulnerable groups and the development of public health programs and policies with an intersectoral approach that improves maternal and child nutrition.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».