2013
DOI: 10.1007/s12687-013-0141-5
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Infant mortality due to congenital malformation in Argentina (1998–2009): temporal and spatial analysis of neonatal and postneonatal components

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“…Al analizar la distribución de estos dos indicadores en el periodo 2000-2006, Bronberg et al 2 demostraron una caída de la TMI-MC y un aumento en la PM-MC configurando un patrón que fue puesto por primera vez en evidencia por Rosano et al 3 en países desarrollados y fue verificado en Chile 4 y parcialmente en Brasil 5 . Posteriormente, Bronberg et al 6 analizaron en Argentina, a nivel regional, el comportamiento de los componentes neonatal y postneonatal de la TMI-MC y la PM-MC entre 1998-2009. Si bien a nivel nacional el comportamiento de ambos indicadores es semejante al observado por Bronberg et al 2 entre 2002-2006, se observaron grandes disparidades regionales.…”
Section: Introductionunclassified
“…Al analizar la distribución de estos dos indicadores en el periodo 2000-2006, Bronberg et al 2 demostraron una caída de la TMI-MC y un aumento en la PM-MC configurando un patrón que fue puesto por primera vez en evidencia por Rosano et al 3 en países desarrollados y fue verificado en Chile 4 y parcialmente en Brasil 5 . Posteriormente, Bronberg et al 6 analizaron en Argentina, a nivel regional, el comportamiento de los componentes neonatal y postneonatal de la TMI-MC y la PM-MC entre 1998-2009. Si bien a nivel nacional el comportamiento de ambos indicadores es semejante al observado por Bronberg et al 2 entre 2002-2006, se observaron grandes disparidades regionales.…”
Section: Introductionunclassified
“…Hence, an increasing number of studies have been combining GIS and epidemiological methods, as applied, for instance, to specific rare congenital diseases [12,13] or to CAs as a whole [14,15,16]. Aside from studies published on the mortality of some CAs or small groups of CAs, however, to date there have been no specific temporal or spatial analyses that have focused on the rare CA group as such, and only some items of related useful information can be extracted from other analyses [17].…”
Section: Introductionmentioning
confidence: 99%
“…The use of Geographic Information Systems (GIS) and spatial analysis data has become commonplace in health research because of the potential for monitoring and tracking disease trends, cluster detection, and/or evaluating environmental hazards [ 10 , 11 ]. Hence, an increasing number of studies have been combining GIS and epidemiological methods, as applied, for instance, to specific rare congenital diseases [ 12 , 13 ] or to CAs as a whole [ 14 , 15 , 16 ]. Aside from studies published on the mortality of some CAs or small groups of CAs, however, to date there have been no specific temporal or spatial analyses that have focused on the rare CA group as such, and only some items of related useful information can be extracted from other analyses [ 17 ].…”
Section: Introductionmentioning
confidence: 99%