Proximate, intermediate, and distal predictors of under-five mortality in Chad: analysis of the 2014–15 Chad demographic and health survey data
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Under-five mortality in Chad reached a minimum value of 119 deaths per 1000 live births in 2018, compared with a maximum of 250 in 1972. Despite this decline in the mortality trend, for every six children in Chad, one dies before the age of five. This study, therefore, investigated the proximate, intermediate, and distal determinants of under-five mortality in Chad. METHODS: We used data from the 2014-15 Chad's Demographic and Health Survey. Data of 7782 children below 5 years were used for the study. Both descriptive and multivariable hierarchical logistic regression analyses were performed. Statistical significance was declared at p < 0.05. RESULTS: Under-five mortality was found to be 130 deaths per 1000 live births in Chad, with variations across the various population sub-groups. For distal predictors, the likelihood of death was higher in children born in the FChari Baguirmi region (AOR = 3.83, 95% CI: 1.81-8.14). Children whose mothers belonged to the Baguirmi/Barma ethnic group (AOR = 8.04, 95% CI: 1.75-36.99) were more likely to die before the age of five. On the contrary, the likelihood of under-five mortality was low among children born in rural areas (AOR = 0.73, 95% CI: 0.55-0.97). With the intermediate predictors, the likelihood of under-five deaths was higher among children whose mothers had no formal education (AOR = 1.72, 95% CI: 1.06-2.77). Regarding the proximate predictors, the odds of under-five deaths was higher among male children (AOR = 1.03, 95% CI: 1.05-1.63) and first rank children (AOR = 1.58, 95% CI: 1.13-2.21). CONCLUSION: The study found that the determinants of under-five mortality in Chad are region of residence, place of residence, ethnicity, education, sex of child, and birth rank. These findings show that both socio-economic and proximate factors explain the disparities in under-five mortality in Chad. The identification of these factors can be pivotal towards the design of evidence-based interventions intended to improve child survival. Therefore, improving maternal education while refocusing and re-packaging existing strategies to target selected sub-regional populations with high under-five mortality is urgently required.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».