Nội dung được dịch bởi AI, chỉ mang tính chất tham khảo
Hiểu biết về các yếu tố tác động đến tỷ lệ tử vong trẻ em dưới 5 tuổi ở Uganda, bao gồm ước tính các hiệu ứng gia đình và cộng đồng chưa được quan sát bằng cả phương pháp phân tích sống sót thường nghiệm và Bayes
Tóm tắt
Tỷ lệ tử vong trẻ sơ sinh và trẻ em là một trong những chỉ số sức khỏe quan trọng trong một cộng đồng hoặc quốc gia. Đây là mục tiêu phát triển thiên niên kỷ thứ tư mà đến năm 2015, tất cả các quốc gia thành viên Liên Hợp Quốc dự kiến sẽ giảm tỷ lệ tử vong trẻ sơ sinh và trẻ em xuống hai phần ba. Uganda là một trong những quốc gia ở khu vực hạ Sahara có tỷ lệ tử vong trẻ sơ sinh và trẻ em cao, vì vậy việc sử dụng các phương pháp thống kê hợp lý để xác định các yếu tố có liên quan mạnh mẽ đến tỷ lệ tử vong trẻ em là rất quan trọng để thông báo cho thiết kế các chiến lược can thiệp. Khảo sát Dân số và Sức khỏe Uganda (UDHS) được tài trợ bởi USAID, UNFPA, UNICEF, Irish Aid và chính phủ Vương quốc Anh cung cấp một tập dữ liệu phong phú thông tin về tỷ lệ tử vong hoặc sống sót của trẻ em. Các kỹ thuật phân tích sống sót là một trong những phương pháp phát triển tốt trong thống kê để phân tích dữ liệu thời gian đến sự kiện. Những phương pháp này đã được áp dụng trong bài báo này để nghiên cứu các yếu tố ảnh hưởng đến tỷ lệ tử vong trẻ em dưới 5 tuổi (UMR) ở Uganda bằng cách sử dụng dữ liệu UDHS cho năm 2011 trong phần mềm R và STATA. Kết quả thu được bằng cách điều chỉnh mô hình rủi ro tỷ lệ Cox với hiệu ứng bất định và suy diễn bằng cả cách tiếp cận tần suất và Bayes tại mức ý nghĩa 5% cho thấy chứng cứ về sự tồn tại của sự không đồng nhất chưa được quan sát tại cấp độ hộ gia đình nhưng không có đủ bằng chứng để kết luận sự tồn tại của sự không đồng nhất chưa được quan sát ở cấp độ cộng đồng. Giới tính của người đứng đầu hộ gia đình, giới tính của trẻ và số lượng trẻ sinh trong vòng một năm qua được phát hiện là có ý nghĩa. Các kết quả cũng gợi ý rằng trong khoảng thời gian từ 1990 đến 2015, Uganda đã giảm tỷ lệ UMR xuống 52%. Uganda vẫn chưa đạt được mục tiêu MDG4, nhưng việc giảm 52% tỷ lệ UMR là một bước tiến theo hướng tích cực. Các yếu tố nhân khẩu học (giới tính của người đứng đầu hộ gia đình) và yếu tố sinh học (giới tính của trẻ và số lần sinh trong vòng một năm qua) có mối liên hệ chặt chẽ với tỷ lệ UMR cao. Sự không đồng nhất hoặc các biến chưa quan sát được có ý nghĩa tại cấp độ hộ gia đình nhưng không có ý nghĩa tại cấp độ cộng đồng.
Từ khóa
#tử vong trẻ em #tỷ lệ tử vong trẻ sơ sinh #Uganda #phân tích sống sót #thống kê #yếu tố nhân khẩu học #yếu tố sinh học #cộng đồng #hộ gia đìnhTài liệu tham khảo
Bhutta ZA, Chopra M, Axelson H, Berman P, Boerma T, et al. Countdown to 2015 decade report (2000–10): taking stock of maternal, newborn, and child survival. Lancet. 2010;375:2032–44.
Marmot M. Achieving health equity: from root causes to fair outcomes. Lancet. 2007;370:1153–63.
Bryce J, Terreri N, Victora CG, Mason E, Daelmans B, et al. Countdown to 2015: tracking intervention coverage for child survival. Lancet. 2006;368:1067–76.
Ssewanyana S, Younger SD. Infant mortality in Uganda: Determinants, trends and the millennium development goals. J Afr Econ. 2008;17:34–61.
Kyaddondo B UGANDA POPULATION STABILISATION REPORT. Population Trends and Policy Options in Selected Developing Countries: 202.
Kinney MV, Kerber KJ, Black RE, Cohen B, Nkrumah F, et al. Sub-Saharan Africa’s mothers, newborns, and children: where and why do they die? PLoS Med. 2010;7:e1000294.
UBS, International I (2011) Uganda demographic and health survey 2011-Final report.
UGC. HIV and AIDS Uganda Country progress report. Kampala: Uganda AIDS commission; 2013.
Ayiko R, Antai D, Kulane A, Goicolea I, Wulff M, et al. Trends and determinants of under-five mortality in Uganda. East Afr J Public Health. 2009;6:136–40.
Martino S, Akerkar R, Rue H. Approximate Bayesian inference for survival models. Scand J Stat. 2011;38:514–28.
Rue H, Martino S, Chopin N. Approximate Bayesian inference for latent Gaussian models by using integrated nested Laplace approximations. J R Stat Soc Ser B (Stat Methodol). 2009;71:319–92.
Macro O (2011) Uganda Demographic and Health Survey, 2011: Ministry of Health.
Macro O (2004) Uganda Demographic and Health Survey, 2004: Ministry of Health.
Ayiko R, Antai D, Kulane A. Trends and determinants of under-five mortality in Uganda. East Afr J Public Health. 2009;6:136–40.
Demombynes G, Trommlerová SK. What has driven the decline of infant mortality in Kenya? World: Bank policy research working paper; 2012.
Schoenfeld D. Partial residuals for the proportional hazards regression model. Biometrika. 1982;69:239–41.
Team RC (2012) R: A language and environment for statistical computing.
Martino S, Rue H. R Package: INLA. Norway: Department of Mathematical Sciences; 2009. NTNU Available at http://www.r-inla.org.
The World Health Organisation Report (2013), Heath Observatory (GHO) data: Child mortality and causes of death (http://www.who.int/gho/child_health/mortality).
Bailey M. Factors affecting infant and child mortality in rural Sierra Leone. J Trop Pediatr. 1988;34:165–8.
Bolstad WM, Manda SO. Investigating child mortality in Malawi using family and community random effects: A Bayesian analysis. J Am Stat Assoc. 2001;96:12–9.
Croke K. The Political Economy of Child Mortality Decline in Tanzania and Uganda, 1995–2007. Stud Comp Int Dev. 2012;47:441–63.
Mbonye AK, Sentongo M, Mukasa GK, Byaruhanga R, Sentumbwe-Mugisa O, et al. Newborn survival in Uganda: a decade of change and future implications. Health Policy Plan. 2012;27:iii104–17.
Mosley WH, Chen LC. An analytical framework for the study of child survival in developing countries. Popul Dev Rev. 1984;10:25–45.
Ayiko R, Antai D, Kulane A. Trends and determinants of under-five mortality in Uganda. East Afr J Public Health. 2009;6:136–40.
Ssengonzi R, Jong D, Gordon F, Stokes CS. The effect of female migration on infant and child survival in Uganda. Popul Res Policy Rev. 2002;21:403–31.
Gyimah SO, Ezeh A, Fotso J. Frailty models with applications to the study of infant deaths on birth timing in Ghana and Kenya. Quality & Quantity. 2012;46:1505–21.
Svedberg P. Undernutrition in Sub-Saharan Africa: Is there a gender bias? The Journal of Development Studies. 1990;26:469–86.
Cox DR. Regression models and life tables. JR stat soc B. 1972;34:187–220.