Antimalarial Pharmacotherapy Gaps in Nigerian Children Under Five: A Predictive Machine Learning Analysis of Care-Seeking, Testing, and ACT Treatment Using NDHS 2023-24
Cette étude utilisant les données de l'EDSN 2023-24 et quatre modèles d'apprentissage automatique révèle que les caractéristiques des ménages et des mères prédisent mal les lacunes en matière de soins antipaludiques chez les enfants nigérians de moins de cinq ans, bien que les barrières financières apparaissent systématiquement comme un déterminant significatif d'un traitement par CTA suboptimal, suggérant la réduction des coûts au point de vente comme une cible d'intervention clé.