A tale of two exemplars: the maternal and newborn mortality transitions of two state clusters in India
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: India's progress in reducing maternal and newborn mortality since the 1990s has been exemplary across diverse contexts. This paper examines progress in two state clusters: higher mortality states (HMS) with lower per capita income and lower mortality states (LMS) with higher per capita income. METHODS: We characterised state clusters' progress in five characteristics of a mortality transition model (mortality levels, causes, health intervention coverage/equity, fertility and socioeconomic development) and examined health policy and systems changes. We conducted quantitative trend analyses, and qualitative document review, interviews and discussions with national and state experts. RESULTS: Both clusters reduced maternal and neonatal mortality by over two-thirds and half respectively during 2000-2018. Neonatal deaths declined in HMS most on days 3-27, and in LMS on days 0-2. From 2005 to 2018, HMS improved coverage of antenatal care with contents (ANCq), institutional delivery and postnatal care (PNC) by over three-fold. In LMS, ANCq, institutional delivery and PNC rose by 1.4-fold. C-sections among the poorest increased from 1.5% to 7.1% in HMS and 5.6% to 19.4% in LMS.Fewer high-risk births (to mothers <18 or 36+ years, birth interval <2 years, birth order 3+) contributed 15% and 6% to neonatal mortality decline in HMS and LMS, respectively. Socioeconomic development improved in both clusters between 2005 and 2021; HMS saw more rapid increases than LMS in women's literacy (1.5-fold), household electricity (by 2-fold), improved sanitation (3.2-fold) and telephone access (6-fold).India's National (Rural) Health Mission's financial and administrative flexibility allowed states to tailor health system reforms. HMS expanded public health resources and financial schemes, while LMS further improved care at hospitals and among the poorest. CONCLUSION: Two state clusters in India progressed in different mortality transitions, with efforts to maximise coverage at increasingly advanced levels of healthcare, alongside socioeconomic improvements. The transition model characterises progress and guides further advances in maternal and newborn survival.
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 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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,005 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».