Does child gender determine household decision for health care in rural Thatta, Pakistan?
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: In South Asia, gender disparity in child mortality is highest in Pakistan. We examined the influence of child gender on household decision regarding health care. METHODS: Prevalence ratios were calculated for 3740 children aged 1-59 months from 92 randomly selected villages of rural Pakistan using a cluster-adjusted log-binomial model. Level 1 variables included child and household characteristics and level 2 included village characteristics. RESULTS: There were 25 more girl deaths than boys per 1000 live births (95% CI: 13.9, 48.6) among post-neonates and 38 more among children aged 12-59 months (95% CI: 10.5, 65.5). However, in adjusted analysis, gender was not a significant predictor of illness reporting, visit to health facilities, choice of provider, hospitalization and health expenditure. Significant predictors of health care were child's age, illness characteristics, number of children in the family, household socio-economic status and absence of girls' school in the village. CONCLUSIONS: Differential care seeking for boys and girls is not seen in Thatta despite clear differences in mortality ratios. This calls for more creative research to identify pathways for gender differential in child mortality. Factors identified as influencing child health care and amenable to modification include poverty alleviation and girls' education.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
| 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) | 0,003 | 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 ».