Making the health system work for over 25 million births annually: drivers of the notable decline in maternal and newborn mortality in India
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: India's progress in reducing maternal and neonatal mortality since the 1990s was faster than the regional average. We systematically analysed how national health policies, services for maternal and newborn health, and socioeconomic contextual changes, drove these mortality reductions. METHODS: The study's mixed-methods design integrated quantitative trend analyses of mortality, intervention coverage and equity since the 1990s, using the sample registration system and national surveys, with interpretive understandings from policy documents and 13 key informant interviews. RESULTS: India's maternal mortality ratio (MMR) declined from 412 to 103 maternal deaths per 100 000 live births between 1997-1998 and 2017-2019. The neonatal mortality rate (NMR) declined from 46 to 22 per 1000 live births between 1997 and 2019. The average annual rate of mortality reduction increased over time. During this period, coverage of any antenatal care (57%-94%), quality antenatal care (37%-85%) and institutional delivery (34%-90%) increased, as did caesarean section rates among the poorest tertile (2%-9%); these coverage gains occurred primarily in the government (public) sector. The fastest rates for increasing coverage occurred during 2005-2012.The 2005-2012 National Rural Health Mission (which became the National Health Mission in 2012) catalysed bureaucratic innovations, additional resources, pro-poor commitments and accountability. These efforts occurred alongside smaller family sizes and improvements in macroeconomic growth, mobile and road networks, women's empowerment, and nutrition. These together reduced high-risk births and improved healthcare access, particularly among the poor. CONCLUSION: Rapid reduction in NMR and MMR in India was accompanied by increased coverage of maternal and newborn health interventions. Government programmes strengthened public sector services, thereby expanding the reach of these interventions. Simultaneously, socioeconomic and demographic shifts led to fewer high-risk births. The study's integrated methodology is relevant for generating comprehensive knowledge to advance universal health coverage.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».