Intervention heroes of Mozambique from 1997 to 2015: estimates of maternal and child lives saved using the Lives Saved Tool
Notice bibliographique
Résumé
Intervention heroes of Mozambique from 1997 to 2015: estimates of maternal and child lives saved using the Lives Saved Tool Background: As one of several countries that pledged to achieve the Millennium Development Goals (MDGs), Mozambique sought to reduce child, neonatal, and maternal mortality by two thirds by 2015.This study examines the impact of Mozambique' s efforts between 1997 and 2015, highlighting the increases in intervention coverage that contributed to saving the most lives.Methods: A retrospective analysis of available household survey data was conducted using the Lives Saved Tool (LiST).Baseline mortality rates, causeof-death distributions, and coverage of child, neonatal, and maternal interventions were entered as inputs.Changes in mortality rates, causes of death, and additional lives saved were calculated as results.Due to limited coverage data for the year 2015, we reported most results for the period 1997-2011.For 2011-2015 we reported additional lives saved for a subset of interventions.All analyses were performed at national and provincial level.Results: Our modelled estimates show that increases in intervention coverage from 1997 to 2011 saved an additional 422 282 child lives (0-59 months), 85 450 neonatal lives (0-1 month), and 6528 maternal lives beyond those already being saved at baseline coverage levels in 1997.Malaria remained the leading cause of child mortality from 1997 to 2011; prematurity, asphyxia, and sepsis remained the leading causes of neonatal mortality; and hemorrhage remained the leading cause of maternal mortality.Interventions to reduce acute malnutrition and promote artemisinin-based combination therapy (ACT) for malaria were responsible for the largest number of additional child lives saved in the 1997-2011 period.Increases in coverage of delivery management were responsible for most additional newborn and maternal lives saved in both periods in Mozambique.Conclusion: Mozambique has made impressive gains in reducing child mortality since 1997.Additional effort is needed to further reduce maternal and neonatal mortality in all provinces.More lives can be saved by continuing to increase coverage of existing health interventions and exploring new ways to reach underserved populations.
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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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».