A Tale of Two Bengals: A Comparative Analysis of 23 Indicators of Maternal, Newborn and Child Health
Notice bibliographique
Résumé
Background: Bangladesh and the Indian State of West Bengal form a homogenous geographic and cultural region with distinct administrative and governance structures. Although social and economic indicators are generally better in West Bengal compared to Bangladesh, this article is the first to provide a detailed comparison of indicators of child mortality, maternal and child health, nutrition, and coverage of key interventions in the two regions. Methodology/Findings: Using data from the 2005–2006 National Family Health Survey for West Bengal and the Bangladesh Demographic and Health Survey (2007), we examined coverage, wealth and Hindu/Muslim inequalities in set of maternal, newborn and child health indicators. Performance across all indicators was broadly similar with comparatively better performance in West Bengal on coverage of antenatal care, postnatal care, and family planning while Bangladesh had higher rates of immunization coverage, vitamin A supplementation, and use of oral rehydration therapy. The nutritional status of children and rates of child mortality in the two Bengals were very similar. Access to improved sanitation was slightly higher in West Bengal with large inequalities by wealth observed in both regions. Rich–poor and educational based inequalities in stunting, wasting and underweight were higher in West Bengal. Conclusion: Our findings indicate relatively similar performance across a range of maternal and child health indicators in Bangladesh compared to West Bengal despite lower levels of income and levels of literacy in Bangladesh. The two regions share similarities in topography, demography, and culture. Further studies on programme implementation in Bangladesh may lead to the development of a replicable model for resource poor countries.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».