Étude des facteurs contributifs de l’accouchement à domicile (Sénégal)
Notice bibliographique
Résumé
In Senegal, 38% of deliveries occur at home. We believe that preparation for childbirth, informing women about the place of birth and the person who will assist in delivery, and the necessity of saving money in case of complications, can reduce deliveries at home. The purpose of this study is to determine the impact of preparation for delivery on place of delivery in Senegal. Matching was done on the preparation for delivery by the propensity score using the R package Matchit. A conditional logistic regression was used to analyze the relationship between preparation for birth and place of birth. The data were collected in 2006 from a sample of 3,093 women aged 15 to 49 years, mothers of children from 0 to 23 months in 5 regions of Senegal. The average age of women was 26.3 years (±6.6). The prevalence of delivery at home was 0.33 and 0.31 were given a preparation for childbirth. The following factors were associated with childbirth at home: preparing for the birth (OR: 0.36, CI 95%: [0.28-0.45]), at least primary school (OR: 0.59, CI 95%: [0.46-0.74]), number of prenatal care >3 (OR: 0.40, CI 95%: [0.29-0.54]) and early prenatal care (OR: 0.69 [0.51-0.83]). The relation with the profession of the person who performed the prenatal consultation was of borderline significance (P = 0.06). Particular emphasis should be placed on the preparation of delivery, especially during prenatal consultations.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».