Maternal Chronic Ill Health Negatively Affects Child Survival in a Poor Rural Population of Pakistan
Notice bibliographique
Résumé
Pakistan ranks fourth globally in terms of absolute numbers of under-5 deaths. Although several determinants of child deaths have been identified, the possibility of an association between mother's health and under-5 deaths has not been assessed in Pakistan. We compared data on 106 deceased children 0-59 months old with those on 3718 live children, using a cross-sectional survey of 2276 households among 99 randomly selected villages in Thatta, a rural district of Pakistan. We examined the association between self-reported maternal health status and under-5 deaths, using the SUDAAN statistical package to account for cluster sampling technique. Three models for logistic regression analysis were Model-1: demographic factors, Model-2: household socio-economic factors and Model-3: demographic and household socio-economic factors. Mothers of deceased children were 60% more likely to report chronic illnesses than mothers of live children after controlling for child's age, mother's age and type of house (final Model-3 analysis) (adjusted odds ratio [aOR; 95% confidence interval]: 1.6 [1.01, 2.5]). The association of self-reported maternal ill health with under-5 deaths in Thatta suggests the role of maternal health in child survival. Child survival strategies should include screening and treating mothers for common chronic illnesses. This is particularly important in a setting where only a quarter of chronically ill mothers seek care outside the home.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».