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 estudo, utilizando dados da NDHS 2023-24 e quatro modelos de aprendizado de máquina, revela que as características domiciliares e maternas predizem mal as lacunas de cuidados antimaláricos em crianças nigerianas menores de cinco anos, embora as barreiras financeiras surjam consistentemente como um determinante significativo do tratamento subótimo com ACT, sugerindo a redução de custos no ponto de venda como um alvo de intervenção fundamental.