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Enregistrement W2169242337 · doi:10.1186/1476-069x-11-4

An ecological quantification of the relationships between water, sanitation and infant, child, and maternal mortality

2012· article· en· W2169242337 sur OpenAlexafffund
June J. Cheng, Corinne J. Schuster‐Wallace, Susan Watt, K. Bruce Newbold, Andrew Mente

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Health · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineNursing
ThématiqueChild Nutrition and Water Access
Établissements canadiensPopulation Health Research InstituteUnited Nations University Institute for Water, Environment, and HealthMcMaster University
Organismes subventionnairesMcMaster UniversityHamilton Health Sciences
Mots-clésSanitationEnvironmental healthInfant mortalityEcological studyImproved sanitationGeographyMedicineEcologyEnvironmental scienceBiologyPopulationEnvironmental engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Water and sanitation access are known to be related to newborn, child, and maternal health. Our study attempts to quantify these relationships globally using country-level data: How much does improving access to water and sanitation influence infant, child, and maternal mortality? METHODS: Data for 193 countries were abstracted from global databases (World Bank, WHO, and UNICEF). Linear regression was used for the outcomes of under-five mortality rate and infant mortality rate (IMR). These results are presented as events per 1000 live births. Ordinal logistic regression was used to compute odds ratios for the outcome of maternal mortality ratio (MMR). RESULTS: Under-five mortality rate decreased by 1.17 (95%CI 1.08-1.26) deaths per 1000, p < 0.001, for every quartile increase in population water access after adjustments for confounders. There was a similar relationship between quartile increase of sanitation access and under-five mortality rate, with a decrease of 1.66 (95%CI 1.11-1.32) deaths per 1000, p < 0.001. Improved water access was also related to IMR, with the IMR decreasing by 1.14 (95%CI 1.05-1.23) deaths per 1000, p < 0.001, with increasing quartile of access to improved water source. The significance of this relationship was retained with quartile improvement in sanitation access, where the decrease in IMR was 1.66 (95%CI 1.11-1.32) deaths per 1000, p < 0.001. The estimated odds ratio that increased quartile of water access was significantly associated with increased quartile of MMR was 0.58 (95%CI 0.39-0.86), p = 0.008. The corresponding odds ratio for sanitation was 0.52 (95%CI 0.32-0.85), p = 0.009, both suggesting that better water and sanitation were associated with decreased MMR. CONCLUSIONS: Our analyses suggest that access to water and sanitation independently contribute to child and maternal mortality outcomes. If the world is to seriously address the Millennium Development Goals of reducing child and maternal mortality, then improved water and sanitation accesses are key strategies.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,228

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,048
Tête enseignante GPT0,315
Écart entre enseignants0,267 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations167
Publié2012
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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