Accelerating Kenya’s progress to 2030: understanding the determinants of under-five mortality from 1990 to 2015
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Despite recent gains, Kenya did not achieve its Millennium Development Goal (MDG) target for reducing under-five mortality. To accelerate progress to 2030, we must understand what impacted mortality throughout the MDG period. METHODS: Trends in the under-five mortality rate (U5MR) were analysed using data from nationally representative Demographic and Health Surveys (1989-2014). Comprehensive, mixed-methods analyses of health policies and systems, workforce and health financing were conducted using relevant surveys, government documents and key informant interviews with country experts. A hierarchical multivariable linear regression analysis was undertaken to better understand the proximal determinants of change in U5MR over the MDG period. RESULTS: U5MR declined by 50% from 1993 to 2014. However, mortality increased between 1990 and 2000, following the introduction of facility user fees and declining coverage of essential interventions. The MDGs, together with Kenya's political changes in 2003, ushered in a new era of policymaking with a strong focus on children under 5 years of age. External aid for child health quadrupled from 40 million in 2002 to 180 million in 2012, contributing to the dramatic improvement in U5MR throughout the latter half of the MDG period. Our multivariable analysis explained 44% of the decline in U5MR from 2003 to 2014, highlighting maternal literacy, household wealth, sexual and reproductive health and maternal and infant nutrition as important contributing factors. Children living in Nairobi had higher odds of child mortality relative to children living in other regions of Kenya. CONCLUSIONS: To attain the Sustainable Development Goal targets for child health, Kenya must uphold its current momentum. For equitable access to health services, user fees must not be reintroduced in public facilities. Support for maternal nutrition and reproductive health should be prioritised, and Kenya should acknowledge its changing demographics in order to effectively manage the escalating burden of poor health among the urban poor.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».