Putting child mortality on a map: towards an understanding of inequity in health

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Abstract

Objectives

To map and analyse geographical (spatial) variations of child mortality trends in mainland Tanzania.

Methods

We used a geographic information system to integrate data on child mortality and associated risk factors. We then applied spatial statistics to quantify the spatial component of child mortality trends, and employed multivariate analysis to break mortality down into a spatial and a local component.

Results

The results support our hypothesis that child mortality trends have a spatial component that can be attributed to broad-scale environmental and social-economic factors. However, the multivariate analysis showed that the spatial component only explained one-third of the variation in child mortality trends. The results thus point towards the presence of local (non-spatial) causative factors, including variations in the access to and quality of child health care.

Conclusions

The method we used is a cost-effective way to systematically assess geographical variations in health outcomes. It can thus provide researchers and practitioners with a good first-line tool in understanding local contributions to differences in mortality and other indicators, and give authorities at all levels a better foundation for addressing health inequities.

Objectifs:

Cartographie et analyse géographique (spatiale) des variations des tendances de la mortalité infantile en Tanzanie.

Méthodes:

Nous avons utilisé un système d'information géographique (SIG) pour intégrer les données sur la mortalité infantile et les facteurs de risque associés. Nous avons ensuite appliqué des statistiques spatiales pour quantifier la composante spatiale de l'évolution de la mortalité infantile et avons employé une analyse multivariée pour classifier la mortalité selon une composante spatiale et locale.

Résultats:

Les résultats soutiennent l'hypothèse que les tendances de la mortalité infantiles ont une composante spatiale qui peut être attribuée à une échelle environnementale et socio-économique étendue. Toutefois, l'analyse multivariée a montré que la composante spatiale explique seulement un tiers des tendances de la variation de la mortalité infantile. Les résultats obtenus indiquent alors la présence de facteurs locaux (non spatiaux), y compris les écarts dans l'accès et la qualité des soins de santé de l'enfant.

Conclusions:

La méthode utilisée est un moyen avec un bon rapport coût/efficacité pour évaluer systématiquement les variations géographiques en matière de résultats de santé. Elle peut donc fournir aux chercheurs et praticiens un outil de première ligne dans la compréhension des contributions locales à des différences de mortalité et d'autres indicateurs, et donner aux autorités à tous les niveaux, une meilleure base pour résoudre les iniquités dans la santé.

Objetivos:

Mapear y realizar un análisis de las variaciones geográficas (espaciales) de las tendencias en mortalidad infantil en Tanzania continental.

Métodos:

Hemos utilizado el sistema de información geográfica (SIG) para integrar los datos sobre mortalidad infantil y factores de riesgo asociados. Después hemos aplicado estadística espacial para cuantificar el componente espacial en las tendencias de mortalidad infantil, y empleado análisis multivariado para dividir la mortalidad en un componente espacial y otro local.

Resultados:

Los resultados apoyan nuestra hipótesis de que las tendencias en mortalidad infantil tienen un componente espacial que puede atribuirse a factores ambientales a gran escala y a factores socio-económicos. Sin embargo, el análisis multivariado demostró que el componente espacial solo explica una tercera parte de la variación en la tendencia de mortalidad infantil. Los resultados, por lo tanto, señalan la presencia de factores causales locales (no-espaciales), incluyendo variaciones en el acceso a y la calidad de los cuidados sanitarios infantiles.

Conclusiones:

El método utilizado es una forma costo-efectiva para evaluar sistemáticamente las variaciones geográficas en resultados sanitarios. Por lo tanto puede ser una buena herramienta de primera línea para investigadores y clínicos a la hora de entender las contribuciones locales en las diferencias de mortalidad, así como de otros indicadores, y dar a las autoridades fundamento más sólido a todos los niveles a la hora de tratar las inequidades en salud.

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