Antimalarial Pharmacotherapy Gaps in Nigerian Children Under Five: A Predictive Machine Learning Analysis of Care-Seeking, Testing, and ACT Treatment Using NDHS 2023-24
Questo studio, che utilizza i dati NDHS 2023-24 e quattro modelli di apprendimento automatico, rivela che le caratteristiche del nucleo familiare e materne predicono scarsamente i divari nell'assistenza antimalarica nei bambini nigeriani sotto i cinque anni, sebbene le barriere finanziarie emergano costantemente come un determinante significativo del trattamento sottottimale con ACT, suggerendo la riduzione dei costi al punto vendita come obiettivo chiave per gli interventi.