Prevalence and factors associated with undocumented children under-five in Haiti
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Despite many efforts to provide children with legal existence over the last decades, 1 in 4 children under the age of 5 (166 million) do not officially exist, with limited possibility to enjoy their human rights. In Latin America and the Caribbean, Haiti has one of the highest rates of undocumented births. This study aimed to analyze the prevalence and the determinant factors of undocumented childhood in Haiti. METHODS: For analysis of undocumented childhood and related socioeconomic determinants, data from the 2016/17 Haiti demographic and health survey were used. The prevalence and the associated factors were analyzed using descriptive statistics and the binary logistic regression model. RESULTS: The prevalence of undocumented childhood in Haiti was 23% (95% CI: 21.9-24.0) among children under-five. Among the drivers of undocumented births, mothers with no formal education (aOR = 3.88; 95% CI 2.21-6.81), children aged less than 1 year (aOR = 20.47; 95% CI 16.83-24.89), children adopted or in foster care (aOR = 2.66; 95% CI 1.67-4.24), children from the poorest regions like "Artibonite" (aOR = 2.19; 95% CI 1.63-2.94) or "Centre" (aOR = 1.51; 95% CI 1.09-2.10) or "Nord-Ouest" (aOR = 1.61; 95% CI 1.11-2.34), children from poorest households (aOR = 6.25; 95% CI 4.37-8.93), and children whose mothers were dead (aOR = 2.45; 95% CI 1.33-4.49) had higher odds to be undocumented. CONCLUSION: According to our findings, there is an institutional necessity to bring birth documentation to underprivileged households, particularly those in the poorest regions where socioeconomic development programs are also needed. Interventions should focus on uneducated mothers who are reknown for giving birth outside of medical facilities. Therefore, an awareness campaign should be implemented to influence the children late-registering behavior.
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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 découle