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Notice bibliographique
Résumé
Until about twenty years ago, child survival meant the survival of children rather than newborn infants. With a steady worldwide decline in under-5 deaths— most of the lives saved being those of infants and children over the age of a month—the newborn period has come into focus as a relatively intransigent source of mortality. The ‘‘child survival revolution’’ increased child survival [1], but newborn infants went largely unnoticed. Neonatal mortality (0–28 d) now accounts for about two-thirds of global infant (0–1 y) mortality and about 3.8 million of the 8.8 million annual deaths of children under 5 [2]. Most of these deaths (98%) occur in low- and middle-income countries [3]. The last two decades have seen a rise in advocacy—a call for attention to the newborn infant along with her mother and siblings—and an incremental growth in the evidence for potential interventions [4–6]. Reducing neonatal mortality is both an ethical obligation and a prerequisite to achieving Millennium Development Goal 4, the target of which is a reduction in child mortality by two-thirds between 1990 and 2015. A 2008 report found only a quarter of relevant countries on track to reach this target [7]. Immediate Challenges The main obstacles to improving newborn survival are that many babies are born at home without skilled attendance, care-seeking for maternal and newborn ailments is limited, health workers are often not skilled and confident in caring for newborn infants, and inequalities in all these factors are felt by those most in need. The Policy Forum allows health policy makers around the world to discuss challenges and opportunities for improving health care in their societies.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».