Reasons for Not Reporting Deaths: A Qualitative Study in Rural Vietnam
Notice bibliographique
Résumé
This qualitative study explores socio-cultural and health systems factors that may impact on death reporting by lay people to registry systems at the commune level. Information on local perceptions of death and factors influencing death reporting were gathered through nine focus group discussions with people of different religions and ethnic affiliations in a rural district of northern Vietnam. Participants classified deaths as "elderly deaths," "young deaths," and "child deaths." Child deaths, including newborn deaths, used to be considered punishment for sins committed by ancestors, but this is no longer the case. Concepts of the human soul and afterlife differ between the Catholic and Buddhist groups, influencing funeral rituals and reporting, especially of infant deaths. Participants regarded elderly deaths as "natural" and "deserved," while young deaths were seen as either "good deaths" or "bad deaths." "Bad deaths" were defined as deaths of "dishonourable" persons who had led a "bad life" involving activities such as gambling, drinking or stealing. The causes of "bad deaths" and deaths due to stigmatized diseases (e.g., HIV/AIDS, tuberculosis and leprosy) were often concealed by the family. The study suggests that the risk of under-reporting deaths seems to be largest for deaths of infants and "bad deaths." Little awareness of regulations and lack of incentives for reporting or lack of sanctions for not reporting deaths also result in under-reporting of deaths. Therefore, education programs and enforcement of legal regulations on death notification should be emphasized. The risk of misreporting the real causes of "bad deaths" and deaths due to stigmatized diseases should be considered in verbal autopsy interviews. Using different sources of information (triangulation) is useful in order to minimize both under-registration and misreporting causes of death.
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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 | 0,004 | 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 ».