Trends in socioeconomic inequality in mortality during childhood between 1993 and 2021 in India
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: In India, most child deaths now occur within the first 28 days of birth. Trends in socioeconomic disparities in death during these early and late neonatal stages over the past few decades have been understudied. This paper elucidates these trends in early neonatal and late neonatal mortality by household wealth and maternal education. We also examined these trends for post neonatal and child mortality, thereby examining the risk of death by socioeconomic status from birth until 59 months. METHODS: Using data from five rounds of India's National Family Health Survey, we examined how the early neonatal, late neonatal, post neonatal and child mortality rates changed between 1993 and 2021 by household wealth and maternal education. We also examined how the absolute (difference in rates) and relative (ratio of rates) inequality between the highest and lowest socioeconomic groups changed for each outcome, and which children are on track to meet the Sustainable Development Goal targets. RESULTS: Despite large absolute reductions in early neonatal, late neonatal, post neonatal and child mortality, India's most vulnerable children remain at the highest risk of death as of 2021. Between 1993 and 2021, the absolute and relative socioeconomic inequality for early neonatal deaths increased. Now, most child deaths are among India's most vulnerable children in terms of household wealth and maternal education, and these children are not on track to meet the Sustainable Development Goal targets for early neonatal and post neonatal mortality. CONCLUSIONS: Our study highlights persistent socioeconomic inequalities in child death, and that these inequalities exist regardless of mortality stage. More pro poor policies and interventions are required to close these gaps. Doing so is essential for India to meet global targets.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».