Causes of Death among Adults in Northern Ethiopia: Evidence from Verbal Autopsy Data in Health and Demographic Surveillance System
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: In countries where registration of vital events is lacking and the proportion of people who die at home without medical care is high, verbal autopsy is used to determine and estimate causes of death. METHODS: We conducted 723 verbal autopsy interviews of adult (15 years of age and above) deaths from September 2009 to January 2013. Trained physicians interpreted the collected verbal autopsy data, and assigned causes of death according to the international classification of diseases (ICD-10). We did analysis of specific as well as broad causes of death (i.e. non-communicable diseases, communicable diseases and external causes of death) by sex and age using Stata version 11.1. We performed logistic regression to identify socio-demographic predictors using odds ratio with 95% confidence interval and a p-value of 0.05. FINDINGS: Tuberculosis, cerebrovascular diseases and accidental falls were leading specific causes of death accounting for 15.9%, 7.3% and 3.9% of all deaths. Two hundred sixty three (36.4% [95% CI: 32.9, 39.9]), 252 (34.9% [95% CI: 31.4, 38.4]) and 89 (12.3% [95% CI: 10.1, 14.9]) deaths were due to non-communicable, communicable diseases, and external causes, respectively. Females had 1.5 times (AOR = 1.53 [95% CI: 1.10, 2.15]) higher odds of dying due to communicable diseases than males. The odds of dying due to external causes were 4 times higher among 15-49 years of age (AOR = 4.02 [95% CI: 2.25, 7.18]) compared to older ages. Males also had 1.7 times (AOR = 1.70 [95% CI: 1.01, 2.85]) higher odds of dying due to external causes than females. CONCLUSION: Tuberculosis, cerebrovascular diseases and accidental falls were the top three causes of death among adults. Efforts to prevent tuberculosis and cerebrovascular diseases related deaths should be improved and safety efforts to reduce accidents should also receive attention.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,009 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».