Inter-district and Wealth-related Inequalities in Maternal and Child Health Service Coverage and Child Mortality within Addis Ababa City
Notice bibliographique
Résumé
In sub-Saharan Africa, urban areas generally have better access to and use of maternal, newborn, and child health (MNCH) services than rural areas, but previous research indicates that there are significant intra-urban disparities. This study aims to investigate temporal trends and geographic differences in maternal, newborn, and child health service utilization between Addis Ababa's poorest and richest districts and households. A World Bank district-based poverty index was used to classify districts into the top 60% (non-poor) and bottom 40% (poor), and wealth index data from the Ethiopian Demographic and Health Survey (EDHS) was used to classify households into the top 60% (non-poor) and bottom 40% (poor). Essential maternal, newborn, and child health service coverage was estimated from routine health facility data for 2019-2021, and five rounds of the EDHS (2000-2019) were used to estimate child mortality. The results showed that service coverage was substantially higher in the top 60% than in the bottom 40% of districts. Coverage of four antenatal care visits, skill birth attendance, and postnatal care all exceeded 90% in the non-poor districts but only ranged from 54 to 67% in the poor districts. Inter-district inequalities were less pronounced for childhood vaccinations, with over 90% coverage levels across all districts. Inter-district inequalities in mortality rates were considerable. The neonatal mortality rate was nearly twice as high in the bottom 40% of households' as in the top 60% of households. Similarly, the under-5 mortality rate was three times higher in the bottom 40% compared to the top 60% of households. The substantial inequalities in MNCH service utilization and child mortality in Addis Ababa highlight the need for greater focus on the city's women and children living in the poorest households and districts in maternal, newborn, and child health programs.
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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) | 0,001 | 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 ».