Maternal Mortality in Brazil, 1990 to 2019: a systematic analysis of the Global Burden of Disease Study 2019
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Maternal death continues to be one of the most challenging public health problems that needs to be addressed in low and middle-income countries. The objective of this study was to describe the problem of maternal death in Brazil, using estimates from the Global Burden of Disease Study (GBD). METHODS: This study used data from the GBD 2019 to show the numbers of deaths and the Maternal Mortality Ratio (MMR) - number of deaths/100,000 live births - in Brazil and its 27 Federated Units (FU), for ages 10 to 54 years, from 1990 to 2019. The annual variation of the MMR was estimated in 1990, 2010, and 2019. The MMR were shown for specific causes as well as for five-year age groups. The estimates were presented with 95% uncertainty intervals (UI). RESULTS: The number of maternal deaths, as well as the MMR showed a 49% reduction from 1990 to 2019. This reduction occurred heterogeneously throughout the country, and the profile of the MMR for specific causes changed between 1990 and 2019: from hypertensive gestation diseases, to indirect maternal deaths, followed by hypertensive gestation diseases. In the extreme age groups, the MMR is higher, with mortality increasing exponentially in direct proportion with age. CONCLUSIONS: Maternal deaths in Brazil have decreased substantially since 1990; however, the numbers still fall short of what was established by the World Health Organization (WHO). Indirect causes are the greatest problem in more than 60% of the FU, especially for hypertensive pregnancy diseases.
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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 | 0,004 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».