Geospatial distribution of under-five mortality in Alexandria, Egypt: a cross-sectional survey
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Globally, infectious diseases, including pneumonia, diarrhea, and malaria, along with pre-term birth complications, birth asphyxia and trauma, and congenital anomalies remain the leading causes of death for under-five mortality (U5M). This study aimed to identify the geospatial pattern of U5M in Alexandria and its key determinants. Methodology We analyzed the geospatial distribution of 3064 deaths registered at 24 health offices reported from January 1, 2018 to June 30, 2019. We adopted two methods of analysis: geospatial analysis and the structural equation model (SEM). Result Neonates represented 58.7% of U5M, while post-neonates and children were 31.1%, 10.2%respectively. Male deaths were significantly higher compared to females (P = 0.036). The main leading causes of U5M were prematurity (28.32%), pneumonia (11.01%), cardiac arrest (10.57%), congenital malformation (9.95%), and childhood cardiovascular diseases (9.20%). The spatial distribution of U5M (including the most common three causes) tends to be clustered in western parts of Alexandria (El Hawaria, Bahig, Hamlis, and Ketaa Maryiut). SEM showed the total effects of exogenous and intermediate variables on U5M. The U5M proportionately increased by living in rural areas (8.48), followed by crowding rate (8.35), household size (1.36), population size (0.52), and illiteracy average (0.06). On the contrary, the U5M decreased with increasing access to sanitation (-0.17) and access to drinking water (-4.55). Conclusion Illiteracy, and poor locality characteristics (household size, population density, and access to water supply and sanitation) were statistically significant predictors of U5M.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| 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) | 0,001 | 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 ».