Indirect effects of COVID-19 pandemic on reproductive, maternal, newborn and child health services in Pakistan
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Background: COVID-19 is having many impacts on health, economy and social life; some due to the indirect effects of closure of health facilities to curb the spread. Closures were implemented in Pakistan from March 2020, affecting provision of reproductive, maternal, newborn and child health (RMNCH) services. Aims: To appraise the effects of containment and lockdown policies on RMNCH service utilization in order to develop an early response to avoid the catastrophic impact of COVID-19 on RMNCH in Pakistan. Methods: Routine monitoring data were analysed for indicators utilization of RMNCH care. The analysis was based on Period 1 (January-May 2020, first wave of COVID-19); Period 2 (June-September 2020, declining number of cases of COVID-19); and Period 3 (October-December 2020, second wave of COVID-19). We also compared data from May and December 2020 with corresponding months in 2019, to ascertain whether changes were due to COVID-19. Results: Reduced utilization was noted for all RMNCH indicators during Periods 1 and 3. There was a greater decline in service utilization during the first wave, and the highest reduction (~82%) was among children aged < 5 years, who were treated for pneumonia. The number of caesarean sections dropped by 57%, followed by institutional deliveries and first postnatal visit (37% each). Service utilization increased from June to September, but the second wave of COVID-19 led to another decrease. Conclusion: To reinstate routine services, priority actions and key areas include continued provision of family planning services along with uninterrupted immunization campaigns and routine maternal and child services.
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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 | 0,005 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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 découle