Comparing Sociodemographic, Health Status and Resources, Macroeconomic Status, and Environmental Factors on Infant Mortality Rates in Bahrain, Kuwait, and Oman: Longitudinal Time-Series Study
Notice bibliographique
Résumé
Background: The United Nations considers children a crucial national asset and makes their welfare a top priority. However, infant mortality remains a persistent challenge, notably in Arab nations. Bahrain, Kuwait, and Oman, despite sharing similar income brackets and health care systems, differ in health policies, demographics, and maternal-child resource allocation. These countries also faced sharp fiscal deficits during the 2020 COVID-19 crisis. Compared to wealthier nearby nations like the United Arab Emirates, their lower gross domestic product further complicates efforts to reduce the Infant Mortality Rate (IMR) and sustain effective, equitable child health strategies. Objective: This study aimed to identify factors contributing to the IMR in Bahrain, Kuwait, and Oman by establishing an interpretative framework to examine the influence of sociodemographic, macroeconomic, health status and resource, and environmental factors. Methods: A longitudinal study collected annual time-series data (1990-2022) for Bahrain, Kuwait, and Oman from international open sources. To counterbalance the time-series effects on both IMR and explanatory factors, a generalized least squares model based on the Cochrane-Orcutt procedure with a first-order autoregressive model was used. Results: Generalized least squares shows that the total fertility rate has a strong effect on IMR among the 3 countries (Oman: β=1.138, P<.001; Kuwait: β=.429, P=.006; Bahrain: β=.610, P=.03). Health status and resources, such as female life expectancy at birth, had an inconsistent impact on the IMR, with a positive effect (β=.103, P=.002) for Oman and a negative effect (β=-4.0697, P<.001) for Kuwait. Macroeconomic factors, such as female unemployment, were significant in decreasing the IMR only for Kuwait (β=-.076, P=.008). Gross domestic product per capita is significant only for Bahrain (β=-.398, P<.001). Environmental factors included CO2 emissions, which negatively impacted Oman's IMR (β=-.077, P=.03), and N2O had a positive effect on Bahrain's IMR (β=.420, P=.04). Conclusions: This study indicated the substantial effects of sociodemographics, health status and resources, macroeconomics, and environment on the IMR in 3 Arab countries. Sociodemographic and health-related factors like female life expectancy, fertility regulation, and female unemployment level were identified as key determinants of infant 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 | 0,003 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».