Assessing mortality registration in Kerala: the MARANAM study
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Complete or improving civil registration systems in sub-national areas in low- and middle-income countries provide several opportunities to better understand population health and its determinants. In this article, we provide an assessment of vital statistics in Kerala, India. Kerala is home to more than 33 million people and is a comparatively low-mortality context. We use individual-level vital registration data on more than 2.8 million deaths between 2006 and 2017 from the Kerala MARANAM (Mortality and Registration Assessment and Monitoring) Study. Comparing age-specific mortality rates from the Civil Registration System (CRS) to those from the Sample Registration System (SRS), we do not find evidence that the CRS underestimates mortality. Instead, CRS rates are smoother across ages and less variable across periods. In particular, the CRS records higher death rates than the SRS for ages, where mortality is usually low and for women. Using these data, we provide the first set of annual sex-specific life tables for any state in India. We find that life expectancy at birth was 77.9 years for women in 2017 and 71.4 years for men. Although Kerala is unique in many ways, our findings strengthen the case for more careful attention to mortality records within low- and middle-income countries, and for their better dissemination by government agencies. SUPPLEMENTARY INFORMATION: The online version contains supplementary material available at 10.1186/s41118-021-00149-z.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle