Options for Optimal Coverage of Free C-Section Services for Poor Mothers in Indian State of Gujarat: Location Allocation Analysis Using GIS
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Gujarat, a western state of India, has seen a steep rise in the proportion of institutional deliveries over the last decade. However, there has been a limited access to cesarean section (C-Section) deliveries for complicated obstetric cases especially for poor rural women. C-section is a lifesaving intervention that can prevent both maternal and perinatal mortality. Poor women bear a disproportionate burden of maternal mortality, and lack of access to C-section, especially for these women, is an important contributor for high maternal and perinatal mortality in resource limited settings. To improve access for this underserved population in the context of inadequate public provision of emergency obstetric services, the state government of Gujarat initiated a public private partnership program called "Chiranjeevi Yojana" (CY) in 2005 to increase the number of facilities providing free C-section services. This study aimed to analyze the current availability of these services in three districts of Gujarat and to identify the best locations for additional service centres to optimize access to free C-section services using Geographic Information System technology. METHODOLOGY: Supply and demand for obstetric care were calculated using secondary data from sources such as Census and primary data from cross-sectional facility survey. The study is unique in using primary data from facilities, which was collected in 2012-13. Information on obstetric beds and functionality of facilities to calculate supply was collected using pretested questionnaire by trained researchers after obtaining written consent from the participating facilities. Census data of population and birth rates for the study districts was used for demand calculations. Location-allocation model of ArcGIS 10 was used for analyses. RESULTS: Currently, about 50 to 84% of populations in all three study districts have access to free C-section facilities within a 20km radius. The model suggests that about 80-96% of the population can be covered for free C-section services with addition of 4-6 centres in critical but underserved regions. It was also suggested that upgrading of public sector facilities with minimal investment can improve the services. CONCLUSION: This study highlights utility of Geographic Information System technology for planning service centres to optimize access to vital lifesaving procedure such as C-section. Although the location allocation methodology has been available for decades, it has been used sparsely by public health professionals. This paper makes an important contribution to the literature for use of the method for planning in resource limited settings.
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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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».