Levels, trends and inequalities in mortality among 5–19-year-olds in Tanzania: Magu Health and Demographic Surveillance Study (1995–2022)
Notice bibliographique
Résumé
Background: For the past two decades, health priorities in Tanzania have focussed on children under-five, leaving behind the older children and adolescents (5-19 years). Understanding mortality patterns beyond 5 years is important in bridging a healthy gap between childhood to adulthood. We aimed to estimate mortality levels, trends, and inequalities among 5-19-year-olds using population data from the Magu Health and Demographic Surveillance Site (HDSS) in Tanzania and further compare the population level estimates with global estimates. Methods: Using data from the Magu HDSS from 1995 to 2022, from Kaplan Meir survival probabilities, we computed annual mortality probabilities for ages 5-9, 10-14 and 15-19 and determined the average annual rate of change in mortality by fitting the variance weighted least square regression on annual mortality probabilities. We compared 5-19 trends with younger children aged 1-4 years. We further disaggregated mortality by sex, area of residence and wealth tertiles, and we computed age-stratified risk ratios with respective 95% confidence intervals (CIs) using Cox proportional hazard model to determine inequalities. We further compared population-level estimates in all-cause mortality with global estimates from the United Nations Inter-agency Group for Child Mortality Estimation and the Global Burden of Disease study by computing the relative differences to the estimates. Results: Mortality declined steadily among the three age groups from 1995 to 2022, whereby the average annual rate of decline increased with age (2.2%, 2.7%, and 2.9% for 5-9-, 10-14-, and 15-19-year-old age groups, respectively). The pace of this decline was lower than that of younger children aged 1-4 years (4.8% decline). We observed significant mortality inequalities with boys, those residing in rural areas, and those from poorest wealth tertiles lagging behind. While Magu estimates were close to global estimates for the 5-9-year-old age group, we observed divergent results for adolescents (10-19 years), with Magu estimates lying between the global estimates. Conclusion: The pace of mortality decline was lower for the 5-19-year-old age group compared to younger children, with observable inequalities by socio-demographic characteristics. Determining the burden of disease across different strata is important in the development of evidence-based targeted interventions to address the mortality burden and inequalities in this age group, as it is an important transition period to adulthood.
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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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».