Adult death registration in Matlab, rural Bangladesh: completeness, correlates, and obstacles
Notice bibliographique
Résumé
Civil registration of vital events such as deaths and births is a key part of the process of securing rights and benefits for individuals worldwide. It also enables the production of vital statistics for local planning of social services. In many low- and lower-middle-income countries, however, civil registration and vital statistics (CRVS) systems do not adequately register significant numbers of births and, especially, deaths. In this study, we aim to estimate the completeness of adult death registration (for age 15 and older) in the Matlab health and demographic surveillance system (HDSS) area in Bangladesh and to identify reasons for (not) registering deaths in the national CRVS system. We conducted a sample survey of 2538 households and recorded 571 adult deaths that had occurred in the 3 years preceding the survey. Only 17% of these deaths were registered in the national CRVS system, with large gender differences in registration rates (male = 26% vs. female = 5%). Respondents who reported that a recent death in the household was registered indicated that the primary reasons for registration were to secure an inheritance and to access social services. The main reasons cited for not registering a death were lack of knowledge about CRVS and not perceiving the benefits of death registration. Information campaigns to raise awareness of death registration, as well as stronger incentives to register deaths, may be needed to improve the completeness of death registration in Bangladesh. SUPPLEMENTARY INFORMATION: The online version contains supplementary material available at 10.1186/s41118-021-00125-7.
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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 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,003 | 0,001 |
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 ».