Public health determinants of child malaria mortality – a surveillance study within Siaya County, Western Kenya
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Malaria deaths among children have been declining worldwide during the last two decades. Despite preventive, epidemiologic and therapy-development work, mortality rate decline has stagnated in western Kenya resulting in persistently high child malaria morbidity and mortality. The aim of this study was to identify proximal factors influencing the high burden of malaria deaths among children in this region. Methods A total of 221,929 children, 111,488 females and 110,441 males, under the age of 5 were enrolled in the Kenya Medical Research Institute/Center for Disease Control Health and Demographic Surveillance System (KEMRI/CDC HDSS) study area in Siaya County during the period 2003-2013. Cause of death was determined by use of a verbal autopsy methodology. Age-specific mortality rates were computed, and cox proportional hazard regression was used to model time to malaria death controlling for the socio-demographic factors. A variety of demographic, social and epidemiologic factors were examined. Results In total 8,696 (3.9%) children died during the study period. Malaria was the most prevalent cause of death and constituted 33.2% of all causes of death, followed by acute respiratory infections (26.7 %) and HIV/AIDS related deaths (18.6%). There was a marked decrease in overall mortality rate from 2003 to 2013, except for a spike in the rates in 2008. The hazard of death differed between age groups with the youngest having the highest hazard of death HR 6.07 (95% CI 5.10-7.22). Overall, the risk attenuated with age and mortality risks were limited beyond 4 years of age. Longer distance to healthcare HR of 1.44 (95% CI 1.29-1.60), Low maternal education HR 3.91 (95% CI 1.86-8.22), and low socioeconomic status HR 1.44 (95% CI 1.26-1.64) were all significantly associated with increased hazard of malaria death among children. Conclusions While child mortality due to malaria in the study area in Western Kenya, has been decreasing, a final step toward significant risk reduction is yet to be accomplished. This study highlights residual proximal determinants of risk which can further inform preventive actions.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».