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Enregistrement W4411593852 · doi:10.1186/s12978-025-02032-y

Born Too Soon: Care for small and sick newborns, evidence for investment and implementation

2025· article· en· W4411593852 sur OpenAlex
Sarah Murless-Collins, Chinyere Ezeaka, Nahya Salim Masoud, Karen Z. Walker, Natasha Rhoda, William Keenan, Steve Wall, Zulfiqar A Bhutta, Pablo Durán, Karen Edmond, Gagan Gupta, Joy E Lawn

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueReproductive Health · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGlobal Maternal and Child Health
Établissements canadiensSickKids Foundation
Organismes subventionnairesUNICEFWorld Health Organization
Mots-clésMedicinePsychological interventionReferralHealth carePublic healthEnvironmental healthPediatricsFamily medicineNursingEconomic growth

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PROGRESS: Over the past decade, the world has made policy progress for newborns including the first global Sustainable Development Goal (SDG) target 3.2 (< 12 neonatal deaths per 1000 live births) and the Every Newborn Action Plan (ENAP). However, gaps remain for investment and action, especially for babies born too soon, too small, or who become sick. An estimated 20-30 million newborns have life-threatening conditions requiring hospital care each year. Annually, approximately 2.3 million newborns die during the neonatal period, the majority being preterm. A further 1 million newborn survivors are estimated to have long-term disabilities. PROGRAMMATIC PRIORITIES: To achieve SDG 3.2 by 2030, we need to accelerate four-fold. The shift to 80% of births in health facilities creates opportunities for impact, for both maternal and newborn care. Increased coverage and quality of high-impact newborn interventions is urgently needed to reach SDG targets. Most neonatal deaths and disabilities are preventable through an evidence-based package for small and sick newborn care (SSNC), with greatest impact seen in preterm babies-particularly through respiratory support and kangaroo mother care-while placing families at the centre of care. SSNC scale-up requires addressing ten core components, defined by WHO/UNICEF, based on a health systems approach: political commitment and leadership; financing; human resources; appropriate infrastructure; equipment and commodities; robust data systems and use of data for action; referral systems; linkage with high-quality maternal care; family and community involvement; and post-discharge follow-up. Specific focus is required for fragile conflict settings, accounting for 25% global births but 39% global newborn deaths. PIVOTS: More ambitious investment in high-quality, family-centred care for vulnerable newborns can give a high return of between US$ 9-12 for every US$ 1 invested. Accelerating implementation requires diverse stakeholders, including political leaders, bureaucratic and technical leadership in country, professional societies, civil society, the private sector and importantly from families and communities. Cross-country collaboration and strengthening capacities of low- and middle-income countries to address gaps in newborn care are essential for innovations to reach high-burden, conflict-affected, and marginalised populations. Integrating newborn care follow-up into wider child and family care systems is crucial to ensure newborns not only survive but also thrive.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,506
Score d'incertitude au seuil0,374

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,062
Tête enseignante GPT0,419
Écart entre enseignants0,357 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle