Spatiotemporal analysis of the effect of global development indicators on child mortality
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Child mortality continue to be a major public health issue in most developing countries; albeit there has been a decline in global under-five deaths. The differences in child mortality can best be explained by socioeconomic and environmental inequalities among countries. In this study, we explore the effect of country-level development indicators on under-five mortality rates. Specifically, we examine potential spatio-temporal heterogeneity in the association between major world development indicators on under-five mortality, as well as, visualize the global differential time trend of under-five mortality rates. Methods The data from 195 countries were curated from the World Bank’s World Development Indicators (WDI) spanning from 2000 to 2017 and national estimates for under-five mortality from the UN Inter-agency Group for Child Mortality Estimation (UN IGME).We built parametric and non-parametric Bayesian space-time interaction models to examine the effect of development indicators on under-five mortality rates. We also used employed Bayesian spatio-temporal varying coefficient models to assess the spatial and temporal variations in the effect of development indicators on under-five mortality rates. Results In both parametric and non-parametric models, the results show indicators of good socioeconomic development were associated with a reduction in under-five mortality rates while poor indicators were associated with an increase in under-five mortality rates. For instance, the parametric model shows that gross domestic product (GDP) (β = − 1.26, [CI − 1.51; − 1.01]), current healthcare expenditure (β = − 0.40, [CI − 0.55; − 0.26]) and access to basic sanitation (β = − 0.03, [CI − 0.05; − 0.01]) were associated with a reduction under-five mortality. An increase in the proportion practising open defecation (β = 0.14, [CI 0.08; 0.20]) an increase under-five mortality rate. The result of the spatial components spatial variation in the effect of the development indicators on under-five mortality rates. The spatial patterns of the effect also change over time for some indicators, such as PM2.5. Conclusion The findings show that the burden of under-five mortality rates was considerably higher among sub-Saharan African countries and some southern Asian countries. The findings also reveal the trend in reduction in the sub-Saharan African region has been slower than the global trend.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| 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) | 0,002 | 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 ».