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Record W7000790064

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

2020· dissertation· fr· W7000790064 on OpenAlexfundno aff

Bibliographic record

VenuePapyrus : Institutional Repository (Université de Montréal) · 2020
Typedissertation
Languagefr
FieldHealth Professions
TopicMaternal and Neonatal Healthcare
Canadian institutionsnot available
FundersUniversité de MontréalCoordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior
KeywordsInfant mortalityPublic healthPublic health policyPopulationContext (archaeology)
DOInot available

Abstract

fetched live from 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.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.228
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0060.001
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0000.000
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0000.000

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.020
GPT teacher head0.283
Teacher spread0.263 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

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Published2020
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