Time trends, geographical, socio-economic, and gender disparities in neonatal mortality in Burundi: evidence from the demographic and health surveys, 2010–2016
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Programmatic and research agendas surrounding neonatal mortality are important to help countries attain the child health related 2030 Sustainable Development Goal (SDG). In Burundi, the Neonatal Mortality Rate (NMR) is 25 per 1000 live births. However, high quality evidence on the over time evolution of inequality in NMR is lacking. This study aims to address the knowledge gap by systematically and comprehensively investigating inequalities in NMR in Burundi with the intent to help the country attain SDG 3.2 which aims to reduce neonatal mortality to at least as low as 12 per 1000 live births by 2030. METHODS: The Burundi Demographic and Health Survey (BDHS) data for the periods of 2010 and 2016 were used for the analyses. The analyses were carried out using the WHO's HEAT version 3.1 software. Five equity stratifiers: economic status, education, residence, sex and subnational region were used as benchmark for measuring NMR inequality with time over 6 years. To understand inequalities from a broader perspective, absolute and relative inequality measures, namely Difference, Population Attributable Risk (PAR), Ratio, and Population Attributable Fraction (PAF) were calculated. Statistical significance was measured by computing corresponding 95% Confidence Intervals (CIs). RESULTS: NMR in Burundi in 2010 and 2016 were 36.7 and 25.0 deaths per 1000 live births, respectively. We recorded large wealth-driven (PAR = -3.99, 95% CI; - 5.11, - 2.87, PAF = -15.95, 95% CI; - 20.42, - 11.48), education related (PAF = -6.64, 95% CI; - 13.27, - 0.02), sex based (PAR = -1.74, 95% CI; - 2.27, - 1.21, PAF = -6.97, 95% CI; - 9.09, - 4.86), urban-rural (D = 15.44, 95% CI; 7.59, 23.29, PAF = -38.78, 95% CI; - 45.24, - 32.32) and regional (PAR = -12.60, 95% CI; - 14.30, - 10.90, R = 3.05, 95% CI; 1.30, 4.80) disparity in NMR in both survey years, except that urban-rural disparity was not detected in 2016. We found both absolute and relative inequalities and significant reduction in these inequalities over time - except at the regional level, where the disparity remained constant during the study period. CONCLUSION: Large survival advantage remains to neonates of women who are rich, educated, residents of urban areas and some regions. Females had higher chance of surviving their 28th birthday than male neonates. More extensive work is required to battle the NMR gap between different subgroups in the country.
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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 | 0,003 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».