What can work and how? An overview of evidence-based interventions and delivery strategies to support health and human development from before conception to 20 years
Notice bibliographique
Résumé
Progress has been made globally in improving the coverage of key maternal, newborn, and early childhood interventions in low-income and middle-income countries, which has contributed to a decrease in child mortality and morbidity. However, inequities remain, and many children and adolescents are still not covered by life-saving and nurturing care interventions, despite their relatively low costs and high cost-effectiveness. This Series paper builds on a large body of work from the past two decades on evidence-based interventions and packages of care for survival, strategies for delivery, and platforms to reach the most vulnerable. We review the current evidence base on the effectiveness of a variety of essential and emerging interventions that can be delivered from before conception until age 20 years to help children and adolescents not only survive into adulthood, but also to grow and develop optimally, support their wellbeing, and help them reach their full developmental potential. Although scaling up evidence-based interventions in children younger than 5 years might have the greatest effect on reducing child mortality rates, we highlight interventions and evidence gaps for school-age children (5-9 years) and the transition from childhood to adolescence (10-19 years), including interventions to support mental health and positive development, and address unintentional injuries, neglected tropical diseases, and non-communicable diseases.
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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) | 0,001 | 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 ».