Infant and child mortality in Afghanistan: A scoping review
Notice bibliographique
Résumé
Background and Aims: Since 1990, global child and infant mortality rates have typically stabilized or decreased due to improved healthcare, vaccination rollouts, and international funding. However, Afghanistan continues to face the highest child and infant mortality rates globally, with 43 deaths per 1000 live births. This study aims to examine the factors contributing to this high mortality rate and propose interventions to address the issue. Methods: A comprehensive literature search was conducted using databases such as Google Scholar and PubMed, focusing on articles published in English within the last 10 years (2013-2023). The search terms included "Child mortality," "Infant mortality," "SIDS," "COVID-19," and "Afghanistan." Original studies, systematic reviews, case studies, and reports meeting the inclusion criteria were selected for analysis. Additional sources from organizations such as UNICEF, the World Bank Group, WHO, and EMRO were also reviewed. Results: The study findings reveal significant challenges contributing to Afghanistan's high infant and child mortality rates. These challenges include birth defects, preterm birth, malnutrition, sudden infant death syndrome (SIDS), traumatic injuries, fatal infections, infanticide, and abuse. The ongoing conflict, insecurity, and humanitarian crises further exacerbate the situation, leading to increased child casualties. Despite efforts by international agencies like UNICEF to provide vaccines and maternal education, the infant mortality rate remains high. Conclusion: In conclusion, Afghanistan's child and infant mortality rates are of significant concern, and it is imperative that action be taken to reduce the incidence of child and infant mortality rates.
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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 | 0,007 | 0,026 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,018 | 0,014 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».