Antimalarial Pharmacotherapy Gaps in Nigerian Children Under Five: A Predictive Machine Learning Analysis of Care-Seeking, Testing, and ACT Treatment Using NDHS 2023-24
Este estudio, que utiliza datos de la NDHS 2023-24 y cuatro modelos de aprendizaje automático, revela que las características del hogar y de la madre predicen deficientemente las brechas en la atención antipalúdica en niños nigerianos menores de cinco años, aunque las barreras financieras surgen consistentemente como un determinante significativo del tratamiento con ACT subóptimo, lo que sugiere que la reducción de costos en el punto de venta es un objetivo de intervención clave.