Factors influencing timing and frequency of antenatal care in Uganda
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Over 99% of mothers who die of complications related to pregnancy and childbirth each year are found in developing countries.3 In Uganda, maternal mortality is estimated at 435 deaths per 100,000 live births. We sought to understand the factors influencing frequency and timing of antenatal care in Uganda in order to inform policy on the key aspects that need to be influenced. METHOD: We used data from the Uganda Demographic and Health Survey (UDHS) 2006 and employed both descriptive and quantitative approaches (probit estimation). After a probit estimation, we generated marginal effects to interpret the results as probabilities of utilisation of antenatal care given particular background characteristics. RESULTS: On average, only 17% and 47% of mothers initiate the first antenatal visit in the first trimester and attain at least four antenatal visits, respectively. The timing and frequency of antenatal visits were significantly associated with education of the mother and her partner, wealth status, regional disparities, religious differences, access to media, maternal autonomy in taking a health decision, occupations of the mother and her partner, timing of pregnancy, birth histories, and birth order. CONCLUSION: Efforts are needed to educate girls beyond secondary level, establishment village outreach clinics with qualified staff to attract the hard-to-reach women, and to ensure universal access to prenatal care services irrespective of the ability to pay. Media penetration should also be increased amongst the population and this channel can be used to disseminate a standard piece of information concerning what pregnant women should expect and do during the prenatal period.
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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 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».