Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To study cross-national inequalities in mortality of adults and of children aged <5 years using a novel approach, with clustering techniques to stratify countries into mortality groups (better-off, worse-off, mid-level) and to examine risk factors associated with inequality. DESIGN, SETTING AND PARTICIPANTS: Analysis of data from the World Development Indicators 2003 database, compiled by the World Bank. MAIN OUTCOME MEASURES: Adult and child mortality among countries placed into distinct mortality categories by cluster analysis. RESULTS: 29 countries had a high adult mortality (mean 584/1000; range 460/1000 to 725/1000) and 23 had a high child mortality (mean 207/1000, range 160/1000 to 316/1000). All these countries were in western and sub-Saharan Africa and Afghanistan. Bivariate analyses showed that relative to countries with low child mortality, those with high child mortality had significantly higher rates of extreme poverty (p<0.001), populations living in rural areas (p<0.001) and female illiteracy (p<0.001), significantly lower per capita expenditure on healthcare (p<0.001), outpatient visits, hospital beds and doctors, and lower rates of access to improved water (p<0.001), sanitation (p<0.001) and immunisations. In multivariate analyses, countries with high adult mortality had a higher prevalence of HIV infection (odds ratio per 1% increase 18.6; 95% CI 0.3 to 1135.5). Between 1960 and 2000, adult male mortality in countries with high mortality increased at >4 times the rate in countries with low mortality. For child mortality, the worse-off group made slower progress in reducing <5 mortality than the better-off group. CONCLUSIONS: Inequalities in child and adult mortality are large, are growing, and are related to several economic, social and health sector variables. Global efforts to deal with this problem require attention to the worse-off countries, geographic concentrations, and adopt a multidimensional approach [corrected] to development.
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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 | 0,011 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».