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Enregistrement W4381325387 · doi:10.1016/j.lansea.2023.100231

Predictors and disparities in neonatal and under 5 mortality in rural Pakistan: cross sectional analysis

2023· article· en· W4381325387 sur OpenAlexaff
Zahid Memon, Daniel Fridman, Sajid Soofi, Wardah Ahmed, Shah Muhammad, Arjumand Rizvi, Imran Ahmed, James R. Wright, Simon Cousens, Zulfiqar A Bhutta

Notice bibliographique

RevueThe Lancet Regional Health - Southeast Asia · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGlobal Maternal and Child Health
Établissements canadiensHospital for Sick Children
Organismes subventionnairesBacha Khan UniversityBill and Melinda Gates Foundation
Mots-clésNeonatal mortalityInfant mortalityMedicineChild mortalityDemographyPsychological interventionMortality ratePublic healthCohortCross-sectional studyEnvironmental healthPopulation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: (UeN) or New Hope project is based on scaling up proven and effective Maternal and Newborn Child Health (MNCH) interventions in 8 of the highest burden districts of the country, using existing public sector platforms in Pakistan at both the community and facility level. The primary aim of the project is to reduce perinatal mortality in these districts by 20% from baseline. Methods: We report overall neonatal and post neonatal mortality rates for the two years preceding the UeN baseline household survey. Rates were calculated using the synthetic cohort probability method and predictors of neonatal and post neonatal mortality examined using Cox regression. To investigate spatial variations in the mortality rates, we calculated Moran's I at the district level using predicted probabilities of mortality. Finally, we create district level maps of predicted under 5 child mortality using a stochastic partial differentiation approach. Findings: A total of 26,258 children contributed to the analysis of mortality with 838 deaths in the neonatal period and 2236 under-5 deaths during the observation period from March 1, 2015 to March 17, 2017. Overall, we estimated the NMR to be 29.2 per 1000 live births (95% CI: 26.9-31.4) and the U5MR to be 86.1 per 1000 live births (95% CI: 85.5-86.8). We found evidence of within-district geospatial clustering of under 5 mortality (P < 0.0001) and that social factors (poverty, illiteracy, multiparity), poor coverage of community health workers and distance from health facilities were strongly associated with child mortality. Interpretation: Important factors associated with neonatal and post-neonatal mortality in our study population included maternal education, parity, household size and gender. Additionally, antenatal care coverage (at least 4 visits) was specifically associated with neonatal mortality only, whereas, LHW coverage and distance to health facility were strongly associated with post-neonatal mortality. These findings emphasise the need for comprehensive, multisectoral strategies to be implemented for future maternal and child health programs and outreach services in rural areas. Funding: The study was funded by an unrestricted grant from the Bill & Melinda Gates Foundation to the Aga Khan University (Grant OPP 1148892).

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,025
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,046
Tête enseignante GPT0,369
Écart entre enseignants0,323 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations22
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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