Associations of women’s empowerment with neonatal, infant and under-5 mortality in low- and /middle-income countries: meta-analysis of individual participant data from 59 countries
Notice bibliographique
Résumé
Background: Child survival and women's empowerment are global public health concerns and important sustainable development goals (SDGs). Low- and middle-income countries (LMICs) have the largest burden of both phenomena. The aim of this study is to investigate a measure of women's empowerment at individual and population levels and its potential associations with neonatal, infant and under-5 mortality at national and regional levels in 59 LMICs. Methods: We used pooled population-based cross-sectional surveys from 59 LMICs (n=6 12 529) conducted from 2000 to 2015 using standardised protocols. We constructed individual-level women's empowerment index (ILWEI) and population-level women's empowerment index (PLWEI) for LMICs and investigated the potential associations of these measures with neonatal, infant and under-5 mortality using two-stage random-effect individual participant data (IPD) meta-analysis. Results: The pooled neonatal mortality rate was 24 per 1000 live births. Infant and under-5 mortality rates were 43 and 55/1000 live births, respectively. In the pooled sample, 61.6% and 19.9% of women had autonomy regarding their healthcare and household decision-making, respectively, whereas 56.0% rejected domestic violence against women for any reason. IPD meta-analysis showed that children of women with low ILWEI had a higher risk of neonatal (OR: 1.18, 95% CI 1.14 to 1.22), infant (OR: 1.12, 95% CI 1.08 to 1.17) and under-5 (OR: 1.12, 95% CI 1.07 to 1.18) mortality compared with children of high ILWEI. Similar relationships were found across most of the regions as well as between PLWEI and all the three outcomes. Conclusions: Women's empowerment at individual and population levels is associated with neonatal, infant and under-5 mortality in LMICs. Our study underscores the importance of women's empowerment in accelerating progress towards the attainment of the SDG targets for child survival in LMICs. Multi-sectoral and concerted efforts are necessary to eliminate preventable child mortality in these countries.
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 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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 ».