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Enregistrement W7000790064

Health capabilities, public policies and the determinants of infant mortality in Brazil

2020· dissertation· fr· W7000790064 sur OpenAlexfundno aff

Notice bibliographique

RevuePapyrus : Institutional Repository (Université de Montréal) · 2020
Typedissertation
Languefr
DomaineHealth Professions
ThématiqueMaternal and Neonatal Healthcare
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversité de MontréalCoordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior
Mots-clésInfant mortalityPublic healthPublic health policyPopulationContext (archaeology)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Résumé
\nLe taux de mortalité infantile est un indicateur de santé des populations et de l'efficacité des systèmes de santé. Il est également capable d'estimer l'ampleur des inégalités sociales et en matière de santé entre populations. Au cours des 30 dernières années, le Brésil a enregistré des réductions significatives des taux de mortalité infantile. Entre 1990 et 2017, le taux de mortalité des moins de cinq ans est passé de 53,7 décès pour mille naissances vivantes à 15,6. Une réduction de 71% sur la période. La moyenne nationale de réduction était de 6% par an dans les années 90, passant à 4,8% dans les années 2000 et à 3,2% par an entre 2011 et 2015. De nombreux facteurs ont été signalés comme la cause de ces améliorations.
\nMalgré la mise en œuvre de politiques sociales et de santé qui ont eu un impact positif sur la santé des populations brésiliennes au cours des dernières décennies, depuis 2009 le pays a connu une lente diminution de la baisse de la mortalité infantile qui est restée à des niveaux élevés, enregistrant de grandes disparités régionales. Après une crise économique qui a évolué vers une période troublée de crise politique, le pays a enregistré en 2016 une augmentation de la mortalité infantile chez les moins d'un an et de cinq ans, qui est passé de 12,43 à 12,72 décès pour mille naissances vivantes et de 14,28 décès à 14,89 décès pour mille naissances vivantes, respectivement.
\nCes éléments attirent l'attention sur l'impact possible des déterminants sociaux de la santé sur les taux de mortalité infantile au Brésil après la mise en œuvre de ces politiques sociales et de santé. Cette anomalie observée dans la tendance de la mortalité infantile, combinée aux disparités régionales et à une lente diminution de la baisse des taux de mortalité infantile est préoccupante. Elle soulève des questions sur l'impact de ces politiques sociales et de santé, sur la capacité du pays à maintenir une réduction du taux de mortalité infantile à long terme, et sa capacité à rejoindre les taux des pays développés, ainsi quels sont les déterminants de la mortalité infantile au Brésil après la mise en œuvre de ces politiques publiques?
\nL'objectif premier de cette thèse était d'identifier les déterminants de la mortalité infantile au Brésil après la mise en œuvre du programme Stratégie Santé Famille et du Programme Bolsa Família afin de formuler des hypothèses plausibles, relatives au ralentissement du taux de mortalité chez les moins d’un an et de cinq ans, aux disparités régionales et à l’anomalie observée dans la tendance à la baisse du taux de mortalité infantile au Brésil. Pour atteindre cet objectif, nous avons effectué trois études: 1) un examen de la portée qui visait à identifier et à résumer les déterminants de la mortalité infantile au Brésil sous l'influence de ces programmes, en vue de formuler des hypothèses relativement à l’évolution récente des taux de mortalité infantile au Brésil et d’identifier les lacunes, en termes de recherche, concernant les déterminants de la mortalité infantile dans le pays; 2) une analyse descriptive rétrospective, dans une optique de santé publique et des inégalités en matière de santé, en adoptant le cadre analytique proposé par la Commission de l'OMS sur les déterminants sociaux de la santé, en utilisant les données du taux de mortalité chez les enfants de moins d'un an et des possibles déterminants de la mortalité infantile au Brésil selon les conclusions de notre examen de la portée (article 1); 3) une proposition de méthodologie pour faire face aux défis liés au développement d'un modèle de données de panel en utilisant des données agrégées des 26 états brésiliens et des différentes sous-régions, selon le « Conceptual Model of Health Capability » , afin d'inférer des associations possibles entre nos variables indépendantes et les taux de mortalité infantile au Brésil et pour vérifier l'hypothèse soulevée dans l'examen de cadrage sur les récents changements des indicateurs de mortalité infantile du pays.
\nLes résultats globaux de ces études ont démontré qu'à la lumière du « Conceptual Model of Health Capability » et des déterminants sociaux de la santé, les disparités régionales liées aux inégalités, notamment aux niveaux du revenu, de l'éducation, de l'emploi, du taux de fécondité, de l'accès et de la qualité des services de santé, expliquent les inégalités en termes de taux de mortalité infantile, en particulier dans les macro-régions du nord et du nord-est du pays, ce qui freine probablement la baisse du taux de mortalité infantile. Ces inégalités expliqueraient à la fois la lenteur de la réduction du taux de mortalité infantile et sa tendance à demeurer à des niveaux relativement élevés. Les résultats ont également montré que les variations de ces facteurs, pour des raisons liées à la crise économique et politique, ont probablement perturbé la tendance à la baisse des taux de mortalité infantile. À cet égard, les résultats suggèrent qu'une forte réduction du taux d'emploi, observée entre 2014 et 2015 entre autres facteurs, pourrait avoir eu un impact différé sur le TMI en 2016. Les résultats ont également permis d’établir une association entre l'emploi et différents indicateurs de mortalité infantile, le taux d'emploi pouvant avoir un impact sur la mortalité infantile jusqu'à trois ans. Enfin, les études ont démontré qu'il existe un seuil de revenu des ménages, qui agit comme facteur de protection contre la mortalité infantile, en dessous duquel plus la proportion de ménages est élevée, plus le risque d'augmentation de la mortalité infantile est élevé.

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 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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,228
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0060,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,283
Écart entre enseignants0,263 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2020
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