Challenges and recommendations for addressing under-five pneumonia morbidity and mortality in Nigeria
Notice bibliographique
Résumé
Background: Pneumonia is a severe infection and one of the most common causes of mortality among children under five years of age, when not appropriately managed. Infection of the lungs by bacteria, viruses, or fungi and consequent inflammation may lead to cough and difficult breathing. Some of the key predisposing factors are malnutrition and air pollution. WHO reports that Africa has the highest burden of global child mortality, and 16% of all deaths in pneumonia, were children under five years of age in 2016. Objectives: This study aimed to explore how health providers perceive pneumonia as a cause of under-five mortality in Nigeria. Methods: A qualitative study design with in-depth interviews and focus group discussions was used to explore and understand nurses and pediatricians' views regarding the pneumonia situation, vaccinations, and preventive suggestions to reduce under five pneumonia deaths in Nigeria. Results: Two themes and four categories emerged: participant's anxiety over the situation, their views on impediments, current policies and strategies, and suggestions on addressing severe pneumonia. Conclusions: The results from this study highlight contextual issues playing major roles in pneumonia mortality among children in Nigeria, which will need approaches on several levels to address them.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».