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Enregistrement W4320858019 · doi:10.1186/s12936-023-04484-8

Malaria profile and socioeconomic predictors among under-five children: an analysis of 11 sub-Saharan African countries

2023· article· en· W4320858019 sur OpenAlexaff
Seun Anjorin, Elvis Anyaehiechukwu Okolie, Sanni Yaya

Notice bibliographique

RevueMalaria Journal · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMalaria Research and Control
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSocioeconomic statusMalariaDemographyOdds ratioMedicineResidencePopulationConfidence intervalEnvironmental healthImmunology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: African region accounts for 95% of all malaria cases and 96% of malaria deaths with under-five children accounting for 80% of all deaths in the region. This study assessed the socioeconomic determinants of malaria prevalence and provide evidence on the socioeconomic profile of malaria infection among under-five children in 11 SSA countries. METHODS: This study used data from the 2010 to 2020 Demographic and Health Survey (DHS). The survey used a two-stage stratified-cluster sampling design based on the sampling frame of the population and housing census of countries included. Statistical analyses relied on Pearson's χ2, using the CHAID decision-tree algorithm and logistic regression implemented in R V.4.6. RESULTS: Of 8547 children considered, 24.2% (95% confidence interval CI 23.4-25.05%) had malaria infection. Also, the prevalence of malaria infection seems to increase with age. The following variables are statistically associated with the prevalence of malaria infection among under-five children: under-five child's age, maternal education, sex of household head, household wealth index, place of residence, and African region where mother-child pair lives. Children whose mothers have secondary education have about 56% lower risk (odds ratio = 0.44; 95% CI 0.40-0.48) of malaria infection and 73% lower (odds ratio = 0.37; 95% CI 0.32-0.43) among children living in the richest households, compared to children living in the poorest households. CONCLUSIONS: The findings of this study provide unique insights on how socioeconomic and demographic variables, especially maternal education level significantly predicts under-five malaria prevalence across the SSA region. Therefore, ensuring that malaria interventions are underpinned by a multisectoral approach that comprehensively tackles the interplay of maternal education and other socioeconomic variables will be critical in attaining malaria prevention and control targets in SSA.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,027

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,009
Tête enseignante GPT0,254
Écart entre enseignants0,245 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations61
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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