Inequalities and trends in Neonatal Mortality Rate (NMR) in Ethiopia: Evidence from the Ethiopia Demographic and Health Surveys, 2000–2016
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Substantial inequality in neonatal mortality rates (NMR) remains in low- and middle-income countries to the detriment of disadvantaged subpopulations. In Ethiopia, there is a dearth of evidence on the extent and trends of disparity in NMR. This study assessed the socioeconomic, residence and sex-based inequalities in NMR, as well as examined its change over a sixteen year period in Ethiopia. METHODS: Using the World Health Organization's (WHO) Health Equity Assessment Toolkit (HEAT) software, data from the Ethiopia Demographic and Health Surveys (EDHS) were analyzed between 2000 and 2016. NMR was disaggregated by four equity stratifiers: education, wealth, residence and sex. In addition, absolute and relative inequality measures, namely Difference, Population Attributable Risk (PAR), Ratio, Relative Concentration Index (RCI) and Slope Index of Inequality (SII) were calculated to understand inequalities from different perspectives. Corresponding 95% Uncertainty Intervals (UIs) were computed to measure statistical significance. FINDINGS: Large educational inequalities in NMR were found in 2000, 2005, and 2011, while wealth-driven inequality occurred in 2011. Sex disparity was noted in all the surveys, and urban-rural differentials remained in all the surveys except in 2016. While socioeconomic and area-related inequalities decreased over time, sex related inequality did not change during the period of study. CONCLUSIONS: NMR appeared to be concentrated among male newborns, neonates born to illiterate and poor women and those living in rural settings. However, the inequality narrowed over time. Interventions appropriate for different subpopulations need to be designed.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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 ».