The costs and benefits of scaling up interventions to prevent poor birth outcomes in low-income and middle-income countries: a modelling study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: We estimated the benefits and costs of a set of preventive interventions that could be delivered during antenatal care to prevent poor birth outcomes, including small-for-gestational-age and preterm births. We built on the assumptions and analyses underlying the Lancet Series on small vulnerable newborns (SVNs) and extended that work by incorporating more recent data, focusing only on the subset of preventive interventions, and examining a broader range of effects. A primary aim of the study was to provide a framework that decision makers could use to design programmes for women and children. METHODS: The analyses used the Lives Saved Tool (LiST) to estimate the effects and costs of scaling up the 11 preventive interventions identified in the SVN Series to improve birth outcomes. We used LiST estimates of effects and costs to estimate benefit-cost ratios (BCRs) for two intervention packages (one with interventions proven to improve birth outcomes and one with proven interventions plus interventions with potential to improve birth outcomes) and for the individual interventions in these packages for 80 low-income and middle-income countries (LMICs). FINDINGS: Both packages of interventions had BCRs more than 1, with a proven package BCR of 7·3 (IQR 5·3-9·1) and a proven plus potential package BCR of 5·8 (4·4-6·9). We found that in all cases the individual interventions had BCRs more than 1, there was a wide range of BCR values for the different interventions, and the BCR varied depending on package and country. INTERPRETATION: The analyses presented in this Article provide evidence that there are preventive interventions that, if scaled up in LMICs, could have a large effect on child health and provide benefits that greatly exceed the costs. FUNDING: Global Affairs Canada.
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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 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».