Women and children living in areas of armed conflict in Africa: a geospatial analysis of mortality and orphanhood
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The population effects of armed conflict on non-combatant vulnerable populations are incompletely understood. We aimed to study the effects of conflict on mortality among women of childbearing age (15-49 years) and on orphanhood among children younger than 15 years in Africa. METHODS: We tested the extent to which mortality among women aged 15-49 years, and orphanhood among children younger than 15 years, increased in response to nearby armed conflict in Africa. Data on location, timing, and intensity of armed conflicts were obtained from the Uppsala Conflict Data Program, and data on the location, timing, and outcomes of women and children from Demographic and Health Surveys done in 35 African countries from 1990 to 2016. Mortality among women was obtained from sibling survival data. We used cluster-area fixed-effects regression models to compare survival of women during periods of nearby conflict (within 50 km) to survival of women in the same area during times without conflict. We used similar methods to examine the extent to which children living near armed conflicts are at increased risk of becoming orphans. We examined the effects of varying conflict intensity using number of direct battle deaths and duration of consecutive conflict exposure. FINDINGS: We analysed data on 1 629 352 women (19 286 387 person-years), of which 103 011 (6·3%) died (534·1 deaths per 100 000 women-years), and 2 354 041 children younger than 15 years, of which 204 276 (8·7%) had lost a parent. On average, conflict within 50 km increased women's mortality by 112 deaths per 100 000 person-years (95% CI 97-128; a 21% increase above baseline), and the probability that a child has lost at least one parent by 6·0% (95% CI 3-8). This effect was driven by high-intensity conflicts: exposure to the highest (tenth) decile conflict in terms of conflict-related deaths increased the probability of female mortality by 202% (187-218) and increased the likelihood of orphanhood by 42% compared with a conflict-free period. Among the conflict-attributed deaths, 10% were due to maternal mortality. INTERPRETATION: African women of childbearing age are at a substantially increased risk of death from nearby high-intensity armed conflicts. Children exposed to conflict are analogously at increased risk of becoming orphans. This work fills gaps in literature on the harmful effects of armed conflict on non-combatants and highlights the need for humanitarian interventions to protect vulnerable populations. FUNDING: Bill & Melinda Gates Foundation to the BRANCH Consortium.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».