Trends in low birth weight across 36 states and union territories in India, 1993-2021
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Low birth weight is an important measure of the health of pregnant women and newborns. We investigated the prevalence of low birth weights in India over nearly three decades to assess trends and convergence across states. METHODS: Data came from five waves of the National Family Health Survey (1992-93 to 2019-21). The prevalence of low birth weight was estimated. To explore the sensitivity of our results to missing birth weight data-since the completeness of birth weight information has changed drastically-we also estimated prevalence from multiple imputation models, Heckman selection models, and by reweighting the data so that socioeconomic characteristics of children with birth weight data matched across surveys. RESULTS: The overall prevalence of low birth weight in India declined from 26% to 18% during the period. The 2019-21 survey revealed that four states, Uttar Pradesh, Bihar, Maharashtra, and West Bengal accounted for almost half of all low-birth-weight births in India. The Pearson's correlation between the prevalence of low birth weight in 1992-93 and percentage point change across the period was -0.85, suggesting convergence between states, where states with greater prevalence in 1992-93 had faster declines. Convergence was robust across sensitivity specifications. CONCLUSION: State-level convergence indicates a potential 'catch-up' phenomenon, where states with initially higher prevalence have experienced greater declines. This finding suggested a possible impact of interventions prompted by dire figures in the earliest surveys, yet also stresses the necessity for continued interventions across all states to maintain and further progress. Our analysis, however, warrants a cautious interpretation due to data limitations. However, we observed convergence in the prevalence of low birth weight across states in all sensitivity specifications.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».