How Important are Individual, Household and Commune Characteristics in Explaining Utilization of Maternal Health Services? The Case of Vietnam?
Notice bibliographique
Résumé
Using Vietnam’s latest National Household Survey data for 2001-2002 this paper assesses the influence of individual, household and commune-level characteristics on a woman’s decision to seek prenatal care, on the number of prenatal visits, and on the choice between giving birth at a health facility or at home. The decision to use any care and the number of prenatal visits is modeled using a two-part model. A random intercept logistic model is used to capture the influence of unobserved commune-specific factors found in the data regarding a woman’s decision to give birth at a health facility rather than at home. The results show that access to prenatal care and delivery assistance is limited by observed barriers such as low income, low education, ethnicity, geographical isolation and a high poverty rate in the community. More specifically, more prenatal visits increase the likelihood of giving birth at a health facility. Having compulsory health insurance increases the odds of giving birth at a health facility for middle and high income women. In contrast, health insurance for the poor increases the likelihood of having more prenatal visits but has little effect on the place of delivery. These results suggest that the existing safe motherhood programs should be linked with the objectives of social development programs such as poverty reduction, and that policy makers need to view both the individual and the commune as appropriate units for policy targeting.
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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 | 0,004 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».