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Enregistrement W4404079125 · doi:10.1007/s44155-024-00122-z

Trends in maternal education-based inequalities in under-five mortality in Ethiopia: multilevel, decomposition and concentration index analyses

2024· article· en· W4404079125 sur OpenAlexaff
Negussie Shiferaw Tessema, Nigatu Regassa Geda

Notice bibliographique

RevueDiscover Social Science and Health · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGlobal Maternal and Child Health
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIndex (typography)InequalityDecompositionStatisticsDemographyMathematicsEconometricsGeographySociologyComputer scienceChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In 2021, a staggering five million children globally succumbed to mortality before celebrating their fifth birthdays. Alarmingly, children residing in Sub-Saharan African nations faced mortality risks 15 and 19 times higher than their counterparts in Europe and Northern America, as well as the region encompassing Australia and New Zealand, respectively. Ethiopia, situated in Sub-Saharan Africa, shoulders a significant burden of under-five mortality, securing the third position in Africa and the tenth globally. The primary objective of this study was to scrutinize the trends in under-five mortality inequalities based on maternal education in Ethiopia from 2000 to 2016. The analysis utilized data from repeated cross-sectional surveys, drawing upon a pooled total sample of 35,404 children aged 0–59 months. This sample was derived from the Ethiopian Demography and Health Surveys conducted in 2000, 2005, 2011, and 2016. To explore the determinants of under-five mortality among this age group, we employed multilevel binary logistic regression analysis. This approach allowed us to assess the impact of various factors at the individual, household, and community levels. Additionally, we conducted multivariate decomposition, concentration index, and decomposition rate analyses to scrutinize the evolving trends in maternal education-based disparities in under-five mortality. Maternal education emerged as a significant factor influencing under-five mortality in Ethiopia. Notably, approximately one-third (31%) of the observed inequalities in under-five mortality based on maternal education could be accounted for by the effects of observed characteristics. Over the years, there has been a noteworthy reduction in absolute inequalities in under-five mortality. Specifically, a decline of 0.14 was observed between 2000 and 2005, and a more substantial decrease of 0.32 occurred in the period spanning 2000 to 2016, resulting in an overall change of 56.25%. Furthermore, this study revealed that about 43.12% of the reduction in under-five mortality could be attributed to the narrowed gap in maternal education during the survey period. The implications drawn from these findings underscore the importance of directing interventions aimed at reducing early mortality toward the promotion of maternal education. It is evident that addressing maternal education plays a pivotal role in mitigating inequalities in under-five mortality. Additionally, there is a pressing need to revisit and enhance existing population and health policies. Establishing stronger linkages between child survival issues and the education sector is crucial for achieving the targets outlined in the Sustainable Development Goals related to under-five mortality. By aligning policies with these insights, there is a greater likelihood of fostering sustainable improvements in child survival and advancing towards the overarching goal of reducing under-five mortality.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,040
Score d'incertitude au seuil0,955

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,083
Tête enseignante GPT0,474
Écart entre enseignants0,392 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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