Maternal health disparities: Challenges and recommendations to achieving equity and justice
Notice bibliographique
Résumé
Maternal health disparities: Challenges and recommendations to achieving equity and justiceGlobally, the health of nations is often described in terms of public health statistical parameters, such as maternal morbidity, maternal morality (MMR) and infant mortality.Globally nations are compared by rank order using these indicators from lowest to high rates, and in terms of high-, middle-and low-income countries as well as world regions.Maternal morality describes the death of a woman during pregnancy or childbirth or within 42 days after the termination of pregnancy (World Health Organization, 2023a, 2023b).In 2020, the MMR was 223 per 100,000 live births, which far exceeds the United Nations Sustainable Development target of 70 deaths per 100,000 livebirths by 2030.Recent data show globally that maternal death rates are again raising, worldwide, after a period stagnant rate in 133 countries.There were significant increases in 17 countries, which included western Europe, North America, Latin America and the Caribbean (Khalil et al., 2023).Variations in MMR by region, often hide the mpact of maternal mortality.Global MMR for 2020 provide examples of variations among high income countries such as Norway (1.7), Australia (2.9), United Kingdom (9.6), Canada (11) and the United States (21.1).There are higher MMR among countries in regions such as Latin America-Mexico (59.1),South America-Peru (68.5),Brazil (72.1)Columbia (74.8),South Africa (126.8) and Sub-Sharan Africa (536; World Health Organization, 2023a, 2023b).Regardless to a country's level of health care systems, income status or geographic location, women who are Black, Indigenous or from People of Color (BIPOC) most often suffer the disparities of higher
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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 | 0,047 | 0,082 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,013 |
| Communication savante | 0,017 | 0,021 |
| Science ouverte | 0,009 | 0,030 |
| Intégrité de la recherche | 0,026 | 0,033 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,031 | 0,007 |
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 ».