Maternal Education and Children Home Alone in 63 Low- and Middle-Income Countries
Notice bibliographique
Résumé
Background. Maternal education may influence child supervision practices in low-and middle-income countries (LMIC). However, little is known about the maternal factors that can improve child supervision in LMIC with scarce childcare facilities. Objective. To investigate the prevalence of children under 5 years home alone and examine the association between mother’s formal education and children home alone across 63 LMIC. Methods. The study used data from 50 Multiple Indicator Cluster Surveys and 13 Demographic and Health Surveys with a sample of 501 769 children. We estimated Prevalence Ratios (PRs) for the association between maternal education and children home alone using multivariable Poisson regression, adjusting for covariates such as child’s age and sex, mother’s age and marital status, number of adults inhabiting the households, and urbanicity. Results. Prevalence of children home alone across 63 LMIC ranged from 1.1% to 50.1%. A significant negative association between mothers with more years of formal education and children home alone was found across 16 LMIC. However, the opposite trend was observed in Nigeria, Senegal, and Côte d’Ivoire. Null association was found across 44 LMIC. Conclusions. The varied pattern of the associations observed across LMIC underscores the importance of regional and local factors when developing policies and interventions to ensure safety and adequate care for children aged under 5 years in LMIC.
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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 | 0,001 | 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 | 0,000 |
| 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 ».