Causes of death among older children and adolescents (5–19 years) in the Magu Health and Demographic Surveillance Study, Tanzania, 1995–2022
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Population data on mortality and causes of death among 5-19-year-olds are limited. OBJECTIVES: To assess levels, trends, and risk factors of cause-specific mortality and place at death among 5-19-year-olds in Tanzania (1995-2022). METHODS: Using longitudinal data from the Magu Health and Demographic Surveillance System in northwest Tanzania, we identified leading causes of death among 5-19-year-olds from verbal autopsy interviews, using physician review and a Bayesian probabilistic model (InSilicoVA). We analyzed trends in cause and place of death using three periods: 1995-2004, 2005-2014 and 2015-2022, and assessed risk factors in a Cox-proportional hazards model. We compared the results with children aged 1-4 years and global estimates for Tanzania. RESULTS: Between 1995 and 2022, communicable disease mortality decreased by 73%, similar to the 76% decline among 1-4-year-olds. This decline in communicable disease mortality drove all-cause mortality declines of 43% and 48% among 5-14- and 15-19-year-olds, respectively. Non-communicable diseases and injuries gained importance, with their relative share of all deaths increasing from 15% in 1995-2004 to 58% in 2015-2022. Mortality risks were significantly higher among boys (particularly for injuries), those residing in rural areas (for non-communicable diseases), and those from the poorest households (for communicable diseases). By 2015-2022, 48% of 5-14 and 42% of 15-19-year-olds died in health facilities, up from 25% in 1995-2002. CONCLUSIONS: Since 1995, the decline in communicable disease mortality drove a major all-cause mortality reduction among 5-19-year-olds. Further progress will depend on continued reduction in communicable disease mortality, particularly among the poorest, and effectively addressing non-communicable and injury mortality.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».