Düşük doğum ağırlığı prevalansı ile sosyoekonomik faktörler arasındaki ilişkinin incelenmesi: Ülkeler arası toplumsal cinsiyetle ilişkili istatistiksel bir analiz

Öz

Düşük doğum ağırlığı (LBW), doğumdan sonraki ilk bir saat içinde ölçülen ve doğumda 2500 gramın altında olan ağırlık olarak tanımlanmakta olup ülkelerin ölüm oranları, beklenen yaşam süresi, beslenme durumu ve sağlık hizmetleriyle ilişkili olması nedeniyle önemli bir halk sağlığı göstergesidir. Bu çalışma, LBW’nin çok boyutlu sosyoekonomik belirleyicilerini, özellikle toplumsal cinsiyete ilişkin faktörlere odaklanarak incelemektedir. Analizler kamuya açık erişimli kaynaklardan toplanan ülke düzeyindeki verilere dayandırılmıştır. Veri mevcudiyeti nedeniyle cinsiyet eşitsizliği endeksi (GII) ile LBW arasındaki korelasyon analizine 138 ülke, regresyon analizine ise 86 ülke dahil edilmiştir. Dokuz değişkeni içeren çoklu doğrusal regresyon analizi, ergen doğurganlık oranının (AFR) kritik bir faktör olarak öne çıktığını ve bu oranın LBW ile pozitif ilişkili olduğunu göstermektedir. Benzer şekilde, daha yüksek kadın işsizliği (FU), güvencesiz istihdam (FVE) ve eğitimde veya istihdamda yer almayan gençlerin oranı (FNEET), potansiyel olarak LBW prevalansı ile toplumsal cinsiyet eşitsizliği arasındaki ilişkiden dolayı daha yüksek LBW prevalansı ile ilişkilidir. Buna karşılık, ulusal parlamentolarda kadınların sahip olduğu sandalye oranı (PSWNP) ile kadınlar, iş dünyası ve hukuk endeksi (WBLI) puanı, aynı gerekçeyle LBW ile ters yönlü bir ilişki sergilemektedir. İstatistiksel analiz, LBW prevalansı ile çok sayıda sosyoekonomik faktör arasındaki güçlü bağlantıları ortaya koymakta ve cinsiyetle ilişkili göstergelerin LBW ile bağlantılı önemli rolünü vurgulamaktadır. Toplumsal cinsiyet eşitsizliğinin daha yüksek olduğu ülkelerde LBW yaygınlığı belirgin biçimde daha yüksektir. Dünya genelinde bebek sağlığına ilişkin endişeler göz önüne alındığında, toplumsal cinsiyet eşitsizliği ve buna bağlı faktörlere daha fazla önem verilmesi gerekmektedir. LBW oranlarını etkili biçimde azaltmak için kapsamlı politikaların, stratejilerin ve eşgüdümlü çabaların hayata geçirilmesi önem arz etmektedir.

Anahtar Kelimeler

• Kadın sağlığı
• düşük doğum ağırlıklı bebekler
• sosyoekonomik faktörler
• cinsiyet eşitsizliği
• regresyon analizi

Destekleyen Kurum

Çalışma herhangi bir mali destek almamıştır.

Etik Beyan

Çalışma, kamuya açık ve açık erişimli veriler üzerine dayanmaktadır. İnsan veya hayvan denekler kullanılmadığından etik kurul onayı gerekmemektedir.

Exploring the association between low birth weight prevalence and socioeconomic factors: A cross- country gender-related analysis

Öz

Low birth weight (LBW), defined as the weight at birth of less than 2500 grams measured within the first hour of birth, is an important indicator of public health since it is connected with countries’ mortality rates, life expectancy, nutrition, and healthcare services. This paper examines the multifaceted socioeconomic factors associated with LBW with a particular focus on gender-related factors. The analyses were based on country-level data collected from publicly open-access sources. 138 countries were included in the correlation analyses on the gender inequality index (GII) and LBW, and 86 countries in the regression analysis due to data availability. Multiple linear regression analysis, including nine variables, reveals that the adolescent fertility rate (AFR) emerges as a critical factor; the rate is positively linked to LBW. Similarly, higher female unemployment (FU), vulnerable employment (FVE), and share of youth not in education, employment, or training (FNEET) are associated with higher LBW prevalence, potentially due to the association between LBW prevalence and gender disparity. Conversely, for the same reason, the proportion of seats held by women in national parliaments (PSWNP), and women business and the law index score (WBLI) are inversely related to LBW. The statistical analysis reveals the strong connections between LBW prevalence and multiple socioeconomic factors, highlighting the important role of gender-related indicators in relation to LBW. The prevalence of LBW is remarkably higher in countries where gender inequality scores are higher. With concerns about the health of babies worldwide, further attention should be given to gender inequality and related factors. Comprehensive policies, strategies, and coordinated efforts should be put into force to mitigate LBW rates effectively.

Anahtar Kelimeler

• Women’s health
• low birth weight babies
• socioeconomic factors
• gender disparity
• regression analysis

Destekleyen Kurum

The study did not receive any financial support.

Etik Beyan

The study relies on publicly available open-access data. No human or animal subjects were involved; therefore, ethical approval was not required.

Kaynakça

1. UNICEF Low Birthweight. [cited January 12, 2025]. Available from: https://data.unicef.org/topic/nutrition/low-birthweight
2. UNICEF The State of the World’s Children 2024 –Statistical Compendium. [cited January 12, 2025]. Available from: https://data.unicef.org/
3. Girma S, Fikadu T, Agdew E, et al. Factors associated with low birthweight among newborns delivered at public health facilities of Nekemte town, West Ethiopia: a case control study. BMC Pregnancy Childbirth. 2019;19:220. DOI: 10.1186/s12884-019-2372-x.
4. Khan MW, Arbab M, Murad M, Khan MB, Abdullah S. Study of factors affecting and causing low birth weight. J. Sci. Res. 2014;6(2):387-94. DOI: 10.3329/jsr.v6i2.17090.
5. Erasun D, Alonso-Molero J, Gómez-Acebo I, Dierssen-Sotos T, Llorca J, Schneider J. Low birth weight trends in Organisation for Economic Co-operation and Development countries, 2000-2015: economic, health system and demographic conditionings. BMC Pregnancy Childbirth. 2021;21(1):13. DOI: 10.1186/s12884-020-03484-9.
6. Mare KU, Andarge GG, Sabo KG, et al. Regional and sub-regional estimates of low birth weight and its determinants in 44 low- and middle-income countries: evidence from demographic and health survey data. BMC Pediatr. 2025;25(1):342. DOI: 10.1186/s12887-025-05691-9.
7. Marphatia AA, Cole TJ, Grijalva-Eternod C, Wells JCK. Associations of gender inequality with child malnutrition and mortality across 96 countries. Glob Health Epidemiol Genom. 2016;1:e6. DOI: 10.1017/gheg.2016.1.
8. Bambra C, Netuveli G, Eikemo TA. Welfare state regime life courses: the development of Western European welfare state regimes and age-related patterns of educational inequalities in self-reported health. Int J Health Serv. 2010;40(3):399–420. DOI: 10.2190/HS.40.3.b.

9. Özdemir Z, Okay Toprak A. The relationship between economic growth and public health service expenditures in upper middle-income countries. Trends Bus Econ. 2023;37(3):215-25. DOI: 10.5152/TBE.2023.23135.
10. International Labor Organization, World Employment Social Outlook, Trends 2019, [online]. Available from: https://www.ilo.org/sites/default/files/wcmsp5/groups/public/@dgreports/@dcomm/@ publ/documents/publication/wcms_670554.pdf. Accessed 20 February 2025
11. Gibbs CM, Wendt A, Peters S, Hogue CJ. The impact of early age at first childbirth on maternal and infant health. Paediatr Perinat Epidemiol. 2012;26:259-84. DOI: 10.1111/j.1365-3016.2012.01290.x.
12. Torres-Arreola LP, Constantino-Casas P, Flores-Hernández S, et al. Socioeconomic factors and low birth weight in Mexico. BMC Public Health 2005;5(20). DOI: 10.1186/1471-2458-5-20.
13. Jafari F, Eftekhar H, Pourreza A, Mousavi J. Socio-economic and medical determinants of low birth weight in Iran: 20 years after establishment of a primary healthcare network. Public Health. 2010 Mar;124(3):153-8. DOI: 10.1016/j. puhe.2010.02.003.
14. Mahmoodi Z, Karimlou M, Sajjadi H, Dejman M, Vameghi M, Dolatian M, Mahmoodi A. Association of maternal working condition with low birth weight: The social determinants of health approach. Ann Med Health Sci Res. 2015;5(5):385. DOI: 10.4103/2141-9248.177982.
15. Von Ehrenstein OS, Wilhelm MH, Wang A, Ritz BR. Preterm birth and prenatal maternal occupation: the role of Hispanic ethnicity and nativity in a population-based sample in Los Angeles, California. Am J Public Health. 2014;104:Suppl 1: S65-72. DOI: 10.2105/AJPH.2013.301457.
16. Abdurrahman ES, Budiarto E, Sutedja I, Mutia Nasir N, Besral, Masek A, Nazaruddin Siregar K. Prediction model for composite adverse pregnancy outcomes: Indonesia demographic health survey analysis. J Public Hlth Dev. 2024 Sep. 9;22(3):12-26. DOI: 10.55131/jphd/2024/220302.
17. Lima-Soares F, Gaspar RS, Alves-Costa S, Ribeiro CCC and Paes AMA. Socioeconomic determinants of low birth weight and its association with peripubertal obesity in Brazil. Front. Public Health. 2025.13:1424342. DOI: 10.3389/fpubh.2025.1424342.
18. Islam MZ, Chowdhury MRK, Kader M, et al. Determinants of low birth weight and its effect on childhood health and nutritional outcomes in Bangladesh. J Health Popul Nutr. 2024;43,64. DOI: 10.1186/s41043-024-00565-9.
19. González-Jiménez J, Rocha-Buelvas A. Risk factors associated with low birth weight in the Americas: literature review. Revista de la Facultad de Medicina, May-June 2018;66(2);255-60. DOI: 10.15446/revfacmed.v66n2.61577.
20. Kader M, Perera NK. Socio-economic and nutritional determinants of low birth weight in India. N Am J Med Sci. 2014 Jul;6(7):302-8. DOI: 10.4103/1947-2714.136902.
21. De la Calle M, Bartha JL, Lopez CM, et al. Younger age in adolescent pregnancies is associated with higher risk of adverse outcomes. Int J Environ Res Public Health. 2021;18(16):8514. DOI: 10.3390/ijerph18168514.
22. United Nations Development Programme, Human Development Reports, Human Development Index (HDI) [online]. [cited 18 August 2025]. Available from: https://hdr.undp.org/data-center/human-development-index#/indicies/HDI
23. Makinson C. The health consequences of teenage fertility. Fam Plann Perspect. 1985;May-Jun;17(3):132-9. Available from: https://pubmed. ncbi.nlm.nih.gov/2431924/
24. De Cao E, McCormick B, Nicodemo C. Does unemployment worsen babies’ health? A tale of siblings, maternal behaviour, and selection. J Health Econ. 2022;83:102601. DOI: 10.1016/j. jhealeco.2022.102601.
25. Lindo J. Parental job loss and infant health. J Health Econ. 2011;30(5):869-79. DOI: 10.1016/j. jhealeco.2011.06.008.
26. Aparicio A, González L, Castelló JV. Newborn health and the business cycle: the role of birth order. Econ Hum Biol. 2020;37:100836. DOI: 10.1016/j. ehb.2019.100836.
27. Carnegie ER, Inglis G, Taylor A, Bak-Klimek A, Okoye O. Is population density associated with non-communicable disease in Western developed countries? A systematic review. Int J Environ Res Public Health. 2022;Feb 24;19(5):2638. DOI: 10.3390/ijerph19052638.
28. Jiang X, Xu J, Cheng F, et al. Does population density impact maternal and child health? Mediating effects of the Universal Health Coverage Service Coverage Index. BMC Public Health. 2025;25:2002. DOI: 10.1186/s12889-025-23217-x.