Trends and inequalities in neonatal mortality rate in Bangladesh: Evidence from cross‐sectional surveys
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background and Aims Given the significance of addressing neonatal mortality in pursuing the 2030 Sustainable Development Goal on child health, research focus on this area is crucial. Despite the persistent high rates of neonatal mortality rate (NMR) in Bangladesh, there remains a notable lack of robust evidence addressing inequalities in NMR in the country. Therefore, this study aims to fill the knowledge gap by comprehensively investigating inequalities in NMR in Bangladesh. Methods The Bangladesh Demographic and Health Survey (BDHS) data from 2000 to 2017 were analyzed. The equity stratifiers used to measure the inequalities were wealth status, mother's education, place of residence, and subnational region. Difference ( D ) and population attributable fraction (PAF) were absolute measures, whereas population attributable risk (PAR) and ratio ( R ) were relative measures of inequality. Statistical significance was considered by estimating 95% confidence intervals (CIs) for each estimate. Results A declining trend in NMR was found in Bangladesh, from 50.2 in 2000 to 31.9 deaths per 1000 live births in 2017. This study detected significant wealth‐driven (PAF: −20.6, 95% CI: −24.9, −16.3; PAR: −6.6, 95% CI: −7.9, −5.2), education‐related (PAF: −11.6, 95% CI: −13.4, −9.7; PAR: −3.7, 95% CI: −4.3, −3.1), and regional (PAF: −20.6, 95% CI: −27.0, −14.3; PAR: −6.6, 95% CI: −8.6, −4.6) disparities in NMR in all survey points. We also found a significant urban–rural inequality from 2000 to 2014, except in 2017. Both absolute and relative inequalities in NMR were observed; however, these inequalities decreased over time. Conclusion Significant variations in NMR across subgroups in Bangladesh highlight the need for comprehensive, and targeted interventions. Empowering women through improved access to economic resources and education may help address disparities in NMR in Bangladesh. Future research and policies should focus on developing strategies to address these disparities and promote equitable health outcomes for all newborns.
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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 | 0,008 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 ».