Background predictors of time to death in infancy: evidence from a survival analysis of the 2018 Nigeria DHS data
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Nigeria's child health profile is quite concerning with an infant mortality rate of 67 deaths per 1000 live births and a significant slowing down in progress towards improving child health outcomes. Nigeria's 2018 Demographic and Health Survey (DHS) suggests several bio-demographic risk factors for child death, including mother's poor education, poverty, sex of child, age of mother, and location (rural vs urban) but studies are yet to explore the predictive power of these variables on infant survival in Nigeria. METHODS: The study extracted data for all births in the last 12 months preceding the 2018 Nigeria DHS and used the Cox proportional hazard model to predict infant survival in Nigeria. Failure in this analysis is death with two possible outcomes - dead/alive - while the survival time variable is age at death. We censored infants who were alive at the time of the study on the day of the interview. Covariates in the analysis were: age of mother, education of mother, wealth quintile, sex of child, location, region, place of delivery, and age of pregnancy. RESULTS: The study found that a higher education of a mother compared to no education (β = .429; p-value < 0.05); belonging to a household in the richer wealth quintile (β = .618; p-value < 0.05) or the highest quintile (β = .553; p-value < 0.05), compared to the lowest wealth quintile; and living in North West (β = 1.418; p-value < 0.05) or South East zone (β = 1.711; p-value < 0.05), significantly predict infant survival. CONCLUSION: Addressing Nigeria's infant survival problem requires interventions that give attention to the key drivers - education, socio-economic status, and socio-cultural contextual issues. We therefore recommend full implementation of the universal basic education policy, and child health education programs targeted at mothers as long- and short-term solutions to the problem of poor child health outcomes in Nigeria. We also argue in favor of better use of evidence in policy and program development in Nigeria.
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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 | 0,008 | 0,031 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».