A Novel Maternal and Newborn Health Composite Indicator Using National Health Surveys from Low- and Middle-Income Countries: Validation and Association with Infant Mortality
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To create a composite indicator to measure maternal and newborn health (MNH) interventions using national surveys from low- and middle-income countries (LMICs) and assess its relationship with neonatal and post-neonatal mortality. STUDY DESIGN: Cross-sectional, multi-country study using nationally representative household survey data. METHODS: The Maternal and Newborn Health composite indicator (MNHci) was created based on three essential interventions: four or more antenatal care visits, institutional delivery, and postnatal care for the woman or baby within two days of delivery. One point was assigned per intervention received, ranging from zero to three. We analyzed national distributions and stratified results by wealth and residence. Spearman coefficients were used to assess the correlation between MNHci and neonatal and post-neonatal mortality. Multilevel Poisson regression using DHS data examined the relationship between MNHci and neonatal mortality. RESULTS: MNHci was estimated for 97 LMICs using data from 2010 to 2022. In 29 countries, over 80% of woman-baby dyads received all interventions; in 15 countries, more than 20% received none. Inequalities were evident: 83% of dyads in the wealthiest decile received all interventions compared to 44% in the poorest. Data from 80 countries showed a strong inverse correlation with neonatal (-0.64; 95% CI: -0.77, -0.50) and post-neonatal (-0.67; 95% CI: -0.81, -0.54) mortality. Adjusted Poisson regression indicated a 43% lower neonatal mortality incidence ratio (IR: 0.57; 95% CI: 0.38-0.83) for dyads receiving all interventions compared to none. CONCLUSIONS: The MNHci is a simple, standardized, and meaningful tool for tracking MNH coverage across LMICs, supporting efforts to reduce neonatal mortality and health inequalities.
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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 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».