Measuring stillbirth and perinatal mortality rates through household surveys: a population-based analysis using an integrated approach to data quality assessment and adjustment with 157 surveys from 53 countries
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: In most low-income and middle-income countries (LMICs), national surveys are the main data source for stillbirths and perinatal mortality. Data quality issues such as under-reporting and misreporting have greatly limited the usefulness of such data. We aimed to enhance the use of mortality data in surveys by proposing data quality metrics and exploring adjustment procedures to obtain the best possible measure of perinatal mortality. METHODS: We performed a population-based analysis of data from 157 demographic and health surveys (DHSs) from 1990 to 2020, with reproductive calendar and birth history data from 53 LMICs. Pregnancies terminated before 7 months' gestation were excluded. We examined data quality and compared survey values with reference values obtained from a literature review to assess misreporting of the age at early neonatal death, omission and transference of stillbirths, and very early neonatal deaths. Real cohort life-table rates of stillbirth, early neonatal, and perinatal mortality per 1000 births were calculated. The underlying risks of stillbirth and daily deaths were modelled using modified Gompertz-Makeham models. FINDINGS: Data for 2 008 807 pregnancies of ≥7 months' gestational age were extracted from the reproductive calendar for the analysis period. Age heaping at day 7 occurred in most surveys. The median value for the heaping index of deaths at day 7 was 2·05 (IQR 1·36-2·87). The median ratio of stillbirths to deaths on days 0-1 was 1·15 (0·86-1·51). Of the 157 surveys, 23 (15%) were considered to have plausible ratios, 71 (45%) had probable ratios, and 63 (40%) had improbable ratios. The ratio of deaths on days 0-1 to deaths on days 2-6 varied considerably between surveys and 119 surveys (76%) had ratios of less than 2·4, indicative of under-reporting of very early neonatal deaths in most surveys. The fully adjusted model increased the median stillbirth rates from 12·2 (9·4-15·9) to 25·6 (18·0-33·4) per 1000 births, with a median relative increase of 95·0% (56·6-136·6). The median perinatal mortality rate also increased from 32·6 (23·6-38·3) to 44·8 (32·8-58·0) per 1000 births, with a median relative increase of 47·8% (6·9-61·0). INTERPRETATION: A simultaneous focus on stillbirths and early neonatal mortality facilitates a comprehensive assessment of inaccurate reporting in household surveys and allows for better use of surveys in planning and monitoring of efforts to reduce stillbirths and early neonatal mortality. FUNDING: None.
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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 | 0,047 | 0,067 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,014 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».