Prevalence and Factors Associated with Hypothermia among Neonates in Regional Referral Hospitals in Dar es Salaam, Tanzania
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Neonatal hypothermia is a major cause of mortality. This study determined the prevalence and factors associated with neonatal hypothermia in two regional referral hospitals in Dar es Salaam, Tanzania. METHODS: Cross-sectional study was carried out between March and May 2021 at the Mwananyamala and Temeke Regional Referral Hospitals. Simple random and stratified sampling procedures were used to select study sites and proportionate population samples from each hospital respectively. Body temperature was measured within 90 minutes post birth; knowledge of the WHO guidelines on thermal protection of new-borns was collected from the mothers and health care providers using questionnaires. Logistic regression was used to assess associations between variables. SPSS version 25 was used to analyse the data and p < 0.05 was considered significant. RESULTS: Total of 296 mother-new-born pairs and 41 health care providers were enrolled in the study. 26 mothers did not consent for the study. 25.6% of the 270 studied neonates were hypothermic. Lack of skin-to-skin contact with the mother; early neonatal weighing and bathing increased likelihood of neonatal hypothermia. Knowledge of neonatal thermal protection among mothers and care-providers was inadequate. CONCLUSIONS: The prevalence of neonatal hypothermia among neonates in the referral hospitals is high. The findings suggest knowledge gaps of the WHO recommended guidelines on neonatal hypothermia are associated with neonatal hypothermia. Efforts to increase awareness of the WHO recommended thermal protection guidelines are needed.
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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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».