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Enregistrement W3033483834 · doi:10.2471/blt.19.249078

Wealth-related inequalities in the coverage of reproductive, maternal, newborn and child health interventions in 36 countries in the African Region

2020· article· en· W3033483834 sur OpenAlexaff
Fernando C. Wehrmeister, Cheikh Fayé, Inácio Crochemore‐Silva, Agbessi Amouzou, Leonardo Z. Ferreira, Safia S Jiwani, Dessalegn Y. Melesse, Martin Kavao Mutua, Abdoulaye Maïga, Tomé Cá, Estelle Sidze, Chelsea Maria Taylor, Kathleen Strong, Liliana Carvajal–Aguirre, Tyler Porth, Ahmad Reza Hosseinpoor, Aluísio J. D. Barros, Ties Boerma

Notice bibliographique

RevueBulletin of the World Health Organization · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGlobal Maternal and Child Health
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesWorld Health Organization
Mots-clésInequalityIndex (typography)Psychological interventionPopulationGeographyComposite indexDeveloping countryDemographySocioeconomicsMedicineComposite indicatorEnvironmental healthEconomic growthEconomicsMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: To investigate whether sub-Saharan African countries have succeeded in reducing wealth-related inequalities in the coverage of reproductive, maternal, newborn and child health interventions. METHODS: We analysed survey data from 36 countries, grouped into Central, East, Southern and West Africa subregions, in which at least two surveys had been conducted since 1995. We calculated the composite coverage index, a function of essential maternal and child health intervention parameters. We adopted the wealth index, divided into quintiles from poorest to wealthiest, to investigate wealth-related inequalities in coverage. We quantified trends with time by calculating average annual change in index using a least-squares weighted regression. We calculated population attributable risk to measure the contribution of wealth to the coverage index. FINDINGS: We noted large differences between the four regions, with a median composite coverage index ranging from 50.8% for West Africa to 75.3% for Southern Africa. Wealth-related inequalities were prevalent in all subregions, and were highest for West Africa and lowest for Southern Africa. Absolute income was not a predictor of coverage, as we observed a higher coverage in Southern (around 70%) compared with Central and West (around 40%) subregions for the same income. Wealth-related inequalities in coverage were reduced by the greatest amount in Southern Africa, and we found no evidence of inequality reduction in Central Africa. CONCLUSION: Our data show that most countries in sub-Saharan Africa have succeeded in reducing wealth-related inequalities in the coverage of essential health services, even in the presence of conflict, economic hardship or political instability.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,030

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,275
Écart entre enseignants0,255 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations36
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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