Mortality among 5 to 19-year-olds in rural Mali
Notice bibliographique
Résumé
The unique healthcare needs of 5 to 9-year-olds and adolescents (10-19 years) in low- and middle-income countries have been largely neglected. We generated estimates of 5 to 9-year-old and adolescent mortality in rural Mali, a setting with high under-five mortality, and aimed to define associated individual and household risk factors. We analysed cross-sectional baseline household survey data from the ProCCM trial (NCT02694055) conducted in Bankass District, Mali collected in December 2016 and January 2017. Deaths in the preceding five years, household information, and women's birth histories were documented. Factors associated with 5 to 9-year-old and adolescent mortality were analysed using Cox regression. Our study population comprised 23,485 children aged 5 to 9-years-old and 17,910 adolescents from 7,720 households. The 5 to 9-year-old and adolescent mortality rates were 3.10 and 1.90 deaths per 1,000 person-years, respectively. Mortality rates were similar among males and females aged 5 to 9 years, but grew increasingly divergent in adolescence (1.69 and 2.17 per 1,000 person-years, respectively). Five to 9-year-olds in households with untreated water had a higher risk of death than those in households with treated water. Adolescents living in the poorest households had a higher risk of death than those in the wealthiest, and adolescents in households in which no women received schooling had a higher risk of death than those in which women had some schooling. The risk of mortality was especially acute among female adolescents compared to their male counterparts, with low access to education for women being a strong contributing factor.
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 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) | 0,001 | 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 | 0,000 |
| 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 ».