High Child Mortality and Interventions Coverage in the City of Dar es Salaam, Tanzania: Are the Poorest Paying an Urban Penalty?
Notice bibliographique
Résumé
The 'urban penalty' in health refers to the loss of a presumed survival advantage due to adverse consequences of urban life. This study investigated the levels and trends in neonatal, post-neonatal and under-5 mortality rate and key determinants of child survival using data from Tanzania Demographic and Health Surveys (TDHS) (2004/05, 2010 and 2015/16), AIDS Indicator Survey (AIS), Malaria Indicator survey (MIS) and health facility data in Tanzania mainland. We compared Dar es Salaam results with other urban and rural areas in Tanzania mainland, and between the poorest and richest wealth tertiles within Dar es Salaam. Under-5 mortality declined by 41% between TDHS 2004/05 and 2015/2016 from 132 to 78 deaths per 1000 live births, with a greater decline in rural areas compared to Dar es Salaam and other urban areas. Neonatal mortality rate was consistently higher in Dar es Salaam during the same period, with the widest gap (> 50%) between Dar es Salaam and rural areas in TDHS 2015/2016. Coverage of maternal, new-born and child health interventions as well as living conditions were generally better in Dar es Salaam than elsewhere. Within the city, neonatal mortality was 63 and 44 per 1000 live births in the poorest 33% and richest 33%, respectively. The poorest had higher rates of stunting, more overcrowding, inadequate sanitation and lower coverage of institutional deliveries and C-section rate, compared to richest tertile. Children in Dar es Salaam do not have improved survival chances compared to rural children, despite better living conditions and higher coverage of essential health interventions. This urban penalty is higher among children of the poorest households which could only partly be explained by the available indicators of coverage of services and living conditions. Further research is urgently needed to understand the reasons for the urban penalty, including quality of care, health behaviours and environmental conditions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».