Regional Determinants of Child Mortality in Nigeria: Evidence from Survival Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Objective: This study investigated regional determinants of child mortality in northern Nigeria, focusing on socio-economic, demographic, and environmental factors. Methods: Data from the 2018 Nigerian Demographic and Health Survey (NDHS) on 10,400 under-five children were analyzed. Kaplan-Meier survival curves and the Cox Proportional Hazards model assessed survival probabilities and risk factors. However, the proportional hazards (PH) assumption was violated (χ² = 1190.00, df = 13, p < 2e-16), indicating time-varying effects. Consequently, the Weibull model was used for a more precise estimation. Results: Kaplan-Meier estimates revealed significant regional disparities in child survival (p < 0.0001), with North Central having the highest survival, North East intermediate, and North West the lowest. The log-rank test (χ² = 176.214, p < 0.001) confirmed these differences. The Weibull model identified male children as having a higher mortality riskcompared to female children, likely due to biological vulnerabilities and variations in healthcare. Larger households and shorter birth intervals increased mortality risk due to resource constraints. In contrast, improved sanitation and clean water access significantly reduced mortality. Higher maternal education, household wealth, and breastfeeding were strongly associated with better survival. Notably, not breastfed children had a 45%, 46%, and 49% higher mortality risk across regions. Birth intervals exceeding 35 months and maternal age at first birth between 29 and 36 years improved survival. Conclusion: These findings emphasized the need for policy interventions, including family planning, improved sanitation, maternal education, and breastfeeding promotion, to reduce child mortality and regional disparities in Nigeria.
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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 | 0,003 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».