Health and nutrition knowledge, attitudes and practices of pregnant women attending and not-attending ANC clinics in Western Kenya: a cross-sectional analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Antenatal care (ANC) is a key strategy to decreasing maternal mortality in low-resource settings. ANC clinics provide resources to improve nutrition and health knowledge and promote preventive health practices. We sought to compare the knowledge, attitude and practices (KAP) among women seeking and not-seeking ANC in rural Kenya. METHODS: Data from a community-based cross-sectional survey conducted in Western Province, Kenya were used. Nutrition knowledge (NKS), health knowledge (HKS), attitude score (AS), and dietary diversity score (DDS) were constructed indices. χ2 test and Student's t-test were used to compare proportions and means, respectively, to assess the difference in KAP among pregnant women attending and not-attending ANC clinics. Multiple regression analyses were used to assess the impact of the number of ANC visits (none, <4, ≥4) on knowledge and practice scores, adjusting for maternal socio-demographic confounders, such as age, gestational age, education level and household wealth index. RESULTS: Among the 979 pregnant women in the survey, 59% had attended ANC clinics while 39% had not. The mean (±SD) NKS was 4.6 (1.9) out of 11, HKS was 6.2 (1.7) out of 12, DDS was 4.9 (1.4) out of 12, and AS was 7.4 (2.2) out of 10. Nutrition knowledge, attitudes, and DDS were not significantly different between ANC clinic attending and non-attending women. Among women who attended ANC clinics, 82.6% received malaria and/or antihelmintic treatment, compared to 29.6% of ANC clinic non-attendees. Higher number of ANC clinic visits and higher maternal education level were significantly positively associated with maternal health knowledge. CONCLUSIONS: Substantial opportunities exist for antenatal KAP improvement among women in Western Kenya, some of which could occur with greater ANC attendance. Further research is needed to understand multi-level factors that may affect maternal knowledge and practices.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».