Spatiotemporal trends in neonatal, infant, and child mortality (1990–2019) based on Bayesian spatiotemporal modeling

贝叶斯概率 婴儿死亡率 新生儿死亡率 儿科 计算机科学 医学 人工智能 环境卫生 人口
作者
Shaobin Wang,Zhoupeng Ren,Xianglong Liu
出处
期刊:Frontiers in Public Health [Frontiers Media]
卷期号:11 被引量:3
标识
DOI:10.3389/fpubh.2023.996694
摘要

Background Neonatal mortality rate (NMR), infant mortality rate (IMR), and child mortality rate (CMR) show a huge difference across countries, which has been posing challenges for public health policies and medical resource allocation. Methods Bayesian spatiotemporal model is applied to assess the detailed spatiotemporal evolution of NMR, IMR, and CMR from a global perspective. Panel data from 185 countries from 1990 to 2019 are collected. Results The continuously decreasing trend of NMR, IMR, and CMR indicated a great improvement in neonatal, infant, and child mortality worldwide. Further, huge differences in the NMR, IMR, and CMR still exist across countries. In addition, the gap of NMR, IMR, and CMR across the countries presented a widening trend from the perspective of dispersion degree and kernel densities. The spatiotemporal heterogeneities demonstrated that the decline degree among these three indicators could be observed as CMR > IMR > NMR. Countries such as Brazil, Sweden, Libya, Myanmar, Thailand, Uzbekistan, Greece, and Zimbabwe showed the highest values of b 1 i , indicating a weaker downward trend compared to the overall downward trend in the world. Conclusions This study revealed the spatiotemporal patterns and trends in the levels and improvement of NMR, IMR, and CMR across countries. Further, NMR, IMR, and CMR show a continuously decreasing trend, but the differences in improvement degree present a widening trend across countries. This study provides further implications for policy in newborns, infants, and children's health to reduce health inequality worldwide.

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
JJZ完成签到,获得积分10
刚刚
wzk完成签到,获得积分10
1秒前
皮皮完成签到 ,获得积分0
3秒前
LaixS完成签到,获得积分10
3秒前
manmanzhong完成签到 ,获得积分10
4秒前
热心的早晨完成签到,获得积分10
4秒前
要笑cc完成签到,获得积分10
5秒前
火星上的寒安完成签到 ,获得积分10
7秒前
宣宣宣0733完成签到,获得积分0
8秒前
胡质斌完成签到,获得积分10
10秒前
tt完成签到,获得积分10
11秒前
刘珍荣完成签到,获得积分10
11秒前
江枫渔火完成签到 ,获得积分10
12秒前
香蕉面包完成签到 ,获得积分10
13秒前
聪慧芷巧完成签到,获得积分10
19秒前
Patience完成签到,获得积分10
19秒前
积极钧完成签到,获得积分10
20秒前
朱科源啊源完成签到 ,获得积分10
22秒前
ZQ完成签到 ,获得积分10
22秒前
是阿龙呀完成签到 ,获得积分10
23秒前
breathless应助阔达的哲瀚采纳,获得30
23秒前
雪山飞龙完成签到,获得积分10
24秒前
24秒前
明镜完成签到,获得积分10
25秒前
zxd完成签到,获得积分10
25秒前
27秒前
bi完成签到 ,获得积分10
30秒前
谦让丹翠完成签到,获得积分10
31秒前
www完成签到 ,获得积分10
31秒前
胖胖橘完成签到 ,获得积分10
32秒前
gg发布了新的文献求助10
32秒前
昴星引路完成签到 ,获得积分10
33秒前
gaowei完成签到 ,获得积分10
35秒前
古柳完成签到,获得积分10
37秒前
大力的安阳完成签到 ,获得积分10
39秒前
alixy完成签到,获得积分10
43秒前
木木杨完成签到,获得积分10
43秒前
袅晴丝完成签到 ,获得积分10
44秒前
45秒前
南风完成签到,获得积分10
45秒前
高分求助中
Annie Ernaux: De la perte au corps glorieux 600
Petrology and Plate Tectonics,2025 500
Optical Coating Design with the Essential Macleod 400
A revision of Limenitis helmanni and its related species (Nymphalidae) from Central and South China 400
Moore's Clinically Oriented Anatomy 10th Edition 400
Direct and Iterative Linear System Solvers 400
Cardiopulmonary Bypass and Mechanical Support: Principles and Practice, Fifth Edition 400
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 纳米技术 工程类 有机化学 化学工程 生物化学 计算机科学 物理 内科学 复合材料 催化作用 物理化学 光电子学 电极 细胞生物学 基因 无机化学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 6782032
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 8504489
关于积分的说明 18112283
捐赠科研通 6084941
什么是DOI,文献DOI怎么找? 3018784
邀请新用户注册赠送积分活动 1995672
关于科研通互助平台的介绍 1980406