Loading…
None
String updated in the repository |
|
None
Source string changed |
<p>A civil registration system that continuously records all births and deaths in a population is the preferred source of high-quality underlying data on under-five mortality but these systems are not well developed in many low- and middle-income countries. Instead, household surveys and population censuses are the primary sources of underlying data in these countries. </p>
<p>The reliance on multiple data sources, i.e. surveys and census conducted several years apart <p>It is important to keep these challenges in mind when looking at available country data and also when discrepancies between country data and the UN IGME estimates are being discussed. The following</p> <p>points are important to highlight:</p> <ul> <li>The UN IGME aims to minimize the errors for each estimate, harmonize trends over time and produce up-to-date and properly assessed estimates of child mortality. Thus, UN IGME estimates are derived from country data. Notably, UN IGME assesses the quality of underlying data sources and adjusts data when necessary.</li> <li>National estimates may refer to an earlier calendar year than the UN IGME estimates. This is particularly the case where estimates from the most recent national survey are used as the national estimate, since the survey estimates derived from a birth history are retrospective and typically refer to a period before the year of the survey, which may be several years behind the target year for the UN IGME estimates. National estimates may also use a different combination of data sources, or different projection or calculation methods.</li> <li>In the absence of error-free data, there will always be uncertainty around data and estimates </ul> |
deblsyl
Translation changed |
<p>A civil registration system that continuously records all births and deaths in a population is the preferred source of high-quality underlying data on under-five mortality but these systems are not well developed in many low- and middle-income countries. Instead, household surveys and population censuses are the primary sources of underlying data in these countries. </p>
<p>The reliance on multiple data sources, i.e. surveys and census conducted several years apart but producing retrospective time series, can result in disparate mortality rates from different sources, sometimes referring to the same time period. Available data also suffer from sampling and nonsampling errors, including misreporting of age and sex, survivor selection bias, underreporting of child deaths, and recall errors as data are collected retrospectively. Further misclassifications can also impact on the accuracy of data, for example early neonatal deaths may be classified as stillbirths. Thus, simply comparing two country data points from different sources and drawing a line between them is not a technically sound way to assess levels and trends. Given varying levels of data quality across different sources, this sort of trend assessment will provide misleading results. Hence, the UN IGME fits a statistical model to these data that takes into account these various data sources to produce annualized estimates. </p> <p>It is important to keep these challenges in mind when looking at available country data and also when discrepancies between country data and the UN IGME estimates are being discussed. The following</p> <p>points are important to highlight:</p> <ul> <li>The UN IGME aims to minimize the errors for each estimate, harmonize trends over time and produce up-to-date and properly assessed estimates of child mortality. Thus, UN IGME estimates are derived from country data. Notably, UN IGME assesses the quality of underlying data sources and adjusts data when necessary.</li> <li>National estimates may refer to an earlier calendar year than the UN IGME estimates. This is particularly the case where estimates from the most recent national survey are used as the national estimate, since the survey estimates derived from a birth history are retrospective and typically refer to a period before the year of the survey, which may be several years behind the target year for the UN IGME estimates. National estimates may also use a different combination of data sources, or different projection or calculation methods.</li> <li>In the absence of error-free data, there will always be uncertainty around data and estimates, both national and internationally. To allow for added comparability, the UN IGME generates such estimates with uncertainty bounds. When discussing the UN IGME estimates, it’s important to look at the uncertainty ranges, which might be fairly wide in the case of some countries.</li> </ul>
<p>Un système d'état civil qui enregistre en permanence toutes les naissances et tous les décès d'une population est la source préférée de données sous-jacentes de haute qualité sur la mortalité des moins de cinq ans, mais ces systèmes ne sont pas bien développés dans de nombreux pays à faible ou à moyen revenu. Au lieu de cela, les enquêtes auprès des ménages et les recensements de la population sont les principales sources de données sous-jacentes dans ces pays. </p>
<p>Le recours à de multiples sources de données, c <p>Il est important de garder ces défis à l'esprit lors de l'examen des données nationales disponibles et également lorsque les écarts entre les données nationales et les estimations de l'IGME sont discutés. Il est important de souligner les points suivants :</p> <ul> <li>L'IGME vise à minimiser les erreurs pour chaque estimation, à harmoniser les tendances dans le temps et à produire des estimations actualisées et correctement évaluées de la mortalité infantile. Ainsi, les estimations de l'IGME sont dérivées des données nationales. Notamment, l'IGME évalue la qualité des sources de données sous-jacentes et ajuste les données si nécessaire.</li> <li>Les estimations nationales peuvent faire référence à une année civile antérieure à celle des estimations de l'IGME. C'est particulièrement le cas lorsque les estimations de l'enquête nationale la plus récente sont utilisées comme estimation nationale, puisque les estimations de l'enquête dérivées d'un historique des naissances sont rétrospectives et se réfèrent généralement à une période antérieure à l'année de l'enquête, qui peut avoir plusieurs années avant l'année cible pour les estimations de l'IGME. Les estimations nationales peuvent également utiliser une combinaison différente de sources de données, ou différentes méthodes de projection ou de calcul.</li> <li>En l'absence de données sans erreur, il y aura toujours une incertitude autour des données et des estimations, tant nationales qu'internationales. Pour permettre une meilleure comparabilité, l'IGME génère de telles estimations avec des limites d'incertitude. Lors de l'examen des estimations de l'IGME, il est important d'examiner les intervalles d'incertitude, qui peuvent être assez larges dans le cas de certains pays.</li> </ul> |
deblsyl
Translation added |
<p>A civil registration system that continuously records all births and deaths in a population is the preferred source of high-quality underlying data on under-five mortality but these systems are not well developed in many low- and middle-income countries. Instead, household surveys and population censuses are the primary sources of underlying data in these countries. </p>
<p>The reliance on multiple data sources, i.e. surveys and census conducted several years apart but producing retrospective time series, can result in disparate mortality rates from different sources, sometimes referring to the same time period. Available data also suffer from sampling and nonsampling errors, including misreporting of age and sex, survivor selection bias, underreporting of child deaths, and recall errors as data are collected retrospectively. Further misclassifications can also impact on the accuracy of data, for example early neonatal deaths may be classified as stillbirths. Thus, simply comparing two country data points from different sources and drawing a line between them is not a technically sound way to assess levels and trends. Given varying levels of data quality across different sources, this sort of trend assessment will provide misleading results. Hence, the UN IGME fits a statistical model to these data that takes into account these various data sources to produce annualized estimates. </p> <p>It is important to keep these challenges in mind when looking at available country data and also when discrepancies between country data and the UN IGME estimates are being discussed. The following</p> <p>points are important to highlight:</p> <ul> <li>The UN IGME aims to minimize the errors for each estimate, harmonize trends over time and produce up-to-date and properly assessed estimates of child mortality. Thus, UN IGME estimates are derived from country data. Notably, UN IGME assesses the quality of underlying data sources and adjusts data when necessary.</li> <li>National estimates may refer to an earlier calendar year than the UN IGME estimates. This is particularly the case where estimates from the most recent national survey are used as the national estimate, since the survey estimates derived from a birth history are retrospective and typically refer to a period before the year of the survey, which may be several years behind the target year for the UN IGME estimates. National estimates may also use a different combination of data sources, or different projection or calculation methods.</li> <li>In the absence of error-free data, there will always be uncertainty around data and estimates, both national and internationally. To allow for added comparability, the UN IGME generates such estimates with uncertainty bounds. When discussing the UN IGME estimates, it’s important to look at the uncertainty ranges, which might be fairly wide in the case of some countries.</li> </ul>
<p>Un système d'état civil qui enregistre en permanence toutes les naissances et tous les décès d'une population est la source préférée de données sous-jacentes de haute qualité sur la mortalité des moins de cinq ans, mais ces systèmes ne sont pas bien développés dans de nombreux pays à faible ou à moyen revenu. Au lieu de cela, les enquêtes auprès des ménages et les recensements de la population sont les principales sources de données sous-jacentes dans ces pays. </p>
<p>Le recours à de multiples sources de données, c'est-à-dire des enquêtes et des recensements menés à plusieurs années d'intervalle mais produisant des séries chronologiques rétrospectives, peut entraîner des taux de mortalité disparates provenant de différentes sources, se référant parfois à la même période. Les données disponibles souffrent également d'erreurs d'échantillonnage et non dues à l'échantillonnage, notamment des déclarations erronées sur l'âge et le sexe, un biais de sélection des survivants, une sous-déclaration des décès d'enfants et des erreurs de rappel, car les données sont recueillies rétrospectivement. D'autres erreurs de classification peuvent également avoir un impact sur l'exactitude des données, par exemple les décès néonatals précoces peuvent être classés comme des mortinaissances. Ainsi, comparer simplement deux points de données d'un pays provenant de sources différentes et tracer une ligne entre eux n'est pas un moyen techniquement valable d'évaluer les niveaux et les tendances. Étant donné les différents niveaux de qualité des données selon les différentes sources, ce type d'évaluation des tendances fournira des résultats trompeurs. Par conséquent, l'IGME adapte un modèle statistique à ces données qui tient compte de ces diverses sources de données pour produire des estimations annualisées. </p> <p>Il est important de garder ces défis à l'esprit lors de l'examen des données nationales disponibles et également lorsque les écarts entre les données nationales et les estimations de l'IGME sont discutés. Il est important de souligner les points suivants :</p> <ul> <li>L'IGME vise à minimiser les erreurs pour chaque estimation, à harmoniser les tendances dans le temps et à produire des estimations actualisées et correctement évaluées de la mortalité infantile. Ainsi, les estimations de l'IGME sont dérivées des données nationales. Notamment, l'IGME évalue la qualité des sources de données sous-jacentes et ajuste les données si nécessaire.</li> <li>Les estimations nationales peuvent faire référence à une année civile antérieure à celle des estimations de l'IGME. C'est particulièrement le cas lorsque les estimations de l'enquête nationale la plus récente sont utilisées comme estimation nationale, puisque les estimations de l'enquête dérivées d'un historique des naissances sont rétrospectives et se réfèrent généralement à une période antérieure à l'année de l'enquête, qui peut avoir plusieurs années avant l'année cible pour les estimations de l'IGME. Les estimations nationales peuvent également utiliser une combinaison différente de sources de données, ou différentes méthodes de projection ou de calcul.</li> <li>En l'absence de données sans erreur, il y aura toujours une incertitude autour des données et des estimations, tant nationales qu'internationales. Pour permettre une meilleure comparabilité, l'IGME génère de telles estimations avec des limites d'incertitude. Lors de l'examen des estimations de l'IGME, il est important d'examiner les intervalles d'incertitude, qui peuvent être assez larges dans le cas de certains pays.</li> </ul> |
None
String updated in the repository |
<p>A civil registration system that continuously records all births and deaths in a population is the preferred source of high-quality underlying data on under-five mortality but these systems are not well developed in many low- and middle-income countries. Instead, household surveys and population censuses are the primary sources of underlying data in these countries. </p>
<p>The reliance on multiple data sources, i.e. surveys and census conducted several years apart but producing retrospective time series, can result in disparate mortality rates from different sources, sometimes referring to the same time period. Available data also suffer from sampling and nonsampling errors, including misreporting of age and sex, survivor selection bias, underreporting of child deaths, and recall errors as data are collected retrospectively. Further misclassifications can also impact on the accuracy of data, for example early neonatal deaths may be classified as stillbirths. Thus, simply comparing two country data points from different sources and drawing a line between them is not a technically sound way to assess levels and trends. Given varying levels of data quality across different sources, this sort of trend assessment will provide misleading results. Hence, the UN IGME fits a statistical model to these data that takes into account these various data sources to produce annualized estimates. </p> <p>It is important to keep these challenges in mind when looking at available country data and also when discrepancies between country data and the UN IGME estimates are being discussed. The following</p> <p>points are important to highlight:</p> <ul> <li>The UN IGME aims to minimize the errors for each estimate, harmonize trends over time and produce up-to-date and properly assessed estimates of child mortality. Thus, UN IGME estimates are derived from country data. Notably, UN IGME assesses the quality of underlying data sources and adjusts data when necessary.</li> <li>National estimates may refer to an earlier calendar year than the UN IGME estimates. This is particularly the case where estimates from the most recent national survey are used as the national estimate, since the survey estimates derived from a birth history are retrospective and typically refer to a period before the year of the survey, which may be several years behind the target year for the UN IGME estimates. National estimates may also use a different combination of data sources, or different projection or calculation methods.</li> <li>In the absence of error-free data, there will always be uncertainty around data and estimates, both national and internationally. To allow for added comparability, the UN IGME generates such estimates with uncertainty bounds. When discussing the UN IGME estimates, it’s important to look at the uncertainty ranges, which might be fairly wide in the case of some countries.</li> </ul> |
<p>The reliance on multiple data sources, i.e. surveys and census conducted several years apart and producing retrospective time series, can result in disparate mortality rates from different sources, sometimes referring to the same time period. Available data also suffer from sampling and nonsampling errors, including misreporting of age and sex, survivor selection bias, underreporting of child deaths, and recall errors as data are collected retrospectively. Further misclassifications can also impact the accuracy of data, for example, early neonatal deaths may be classified as stillbirths. Thus, simply comparing two country data points from different sources and drawing a line between them is not a technically sound way to assess levels and trends. Given varying levels of data quality across different sources, this sort of trend assessment will provide misleading results. Hence, the United Nations Inter-agency Group for Child Mortality Estimation (UN IGME) fits a statistical model to these data that takes into account these various data sources to produce annualized estimates. </p>
<p>It is important to keep these challenges in mind when looking at available country data and also when discrepancies between country data and the UN IGME estimates are being discussed. The following</p>
<p>points are important to highlight:</p>
<ul>
<li>The UN IGME aims to minimize the errors for each estimate, harmonize trends over time and produce up-to-date and properly assessed estimates of child mortality. Thus, UN IGME estimates are derived from country data. Notably, UN IGME assesses the quality of underlying data sources and adjusts data when necessary.</li>
<li>National estimates may refer to an earlier calendar year than the UN IGME estimates. This is particularly the case where estimates from the most recent national survey are used as the national estimate, since the survey estimates derived from a birth history are retrospective and typically refer to a period before the year of the survey, which may be several years behind the target year for the UN IGME estimates. National estimates may also use a different combination of data sources, or different projection or calculation methods.</li>
<li>In the absence of error-free data, there will always be uncertainty around data and estimates. To allow for added comparability, the UN IGME generates estimates with uncertainty bounds. When discussing the UN IGME estimates, it’s important to look at the uncertainty ranges, which might be fairly wide in the case of some countries.</li>
</ul>
<p>Le recours à de multiples sources de données, c.-à-d. des enquêtes et des recensements menés à plusieurs années d'intervalle mais produisant des séries chronologiques rétrospectives, peut entraîner des taux de mortalité disparates provenant de différentes sources, se référant parfois à la même période. Les données disponibles souffrent également d'erreurs d'échantillonnage et non dues à l'échantillonnage, notamment des déclarations erronées sur l'âge et le sexe, un biais de sélection des survivants, une sous-déclaration des décès d'enfants et des erreurs de rappel, car les données sont recueillies rétrospectivement. D'autres erreurs de classification peuvent également avoir un impact sur l'exactitude des données, par exemple les décès néonatals précoces peuvent être classés comme des mortinaissances. Ainsi, comparer simplement deux points de données d'un pays provenant de sources différentes et tracer une ligne entre eux n'est pas un moyen techniquement valable d'évaluer les niveaux et les tendances. Étant donné les différents niveaux de qualité des données selon les différentes sources, ce type d'évaluation des tendances fournira des résultats trompeurs. Par conséquent, l'IGME adapte un modèle statistique à ces données qui tient compte de ces diverses sources de données pour produire des estimations annualisées. </p>
<p>Il est important de garder ces défis à l'esprit lors de l'examen des données nationales disponibles et également lorsque les écarts entre les données nationales et les estimations de l'IGME sont discutés. Il est important de souligner les points suivants :</p>
<ul>
<li>L'IGME vise à minimiser les erreurs pour chaque estimation, à harmoniser les tendances dans le temps et à produire des estimations actualisées et correctement évaluées de la mortalité infantile. Ainsi, les estimations de l'IGME sont dérivées des données nationales. Notamment, l'IGME évalue la qualité des sources de données sous-jacentes et ajuste les données si nécessaire.</li>
<li>Les estimations nationales peuvent faire référence à une année civile antérieure à celle des estimations de l'IGME. C'est particulièrement le cas lorsque les estimations de l'enquête nationale la plus récente sont utilisées comme estimation nationale, puisque les estimations de l'enquête dérivées d'un historique des naissances sont rétrospectives et se réfèrent généralement à une période antérieure à l'année de l'enquête, qui peut avoir plusieurs années avant l'année cible pour les estimations de l'IGME. Les estimations nationales peuvent également utiliser une combinaison différente de sources de données, ou différentes méthodes de projection ou de calcul.</li>
<li>En l'absence de données sans erreur, il y aura toujours une incertitude autour des données et des estimations, tant nationales qu'internationales. Pour permettre une meilleure comparabilité, l'IGME génère de telles estimations avec des limites d'incertitude. Lors de l'examen des estimations de l'IGME, il est important d'examiner les intervalles d'incertitude, qui peuvent être assez larges dans le cas de certains pays.</li>
</ul>