Increasing institutional deliveries among antenatal clients: effect of birth preparedness counselling
Notice bibliographique
Résumé
The World Health Organization recommends birth and emergency preparedness (BEP) as essential components of the Focused Antenatal Care model. The purpose of providing BEP messages to women during their antenatal visits is to increase the use of skilled attendance at childbirth. However, the effectiveness of this component has not yet been clearly established in routine contexts. This retrospective cohort study examined the association between exposing women to BEP messages during antenatal visits and the use of the skilled attendance at childbirth in two rural districts of Burkina Faso (Koupela and Dori). The study included 456 antenatal care users in 30 rural health centres in these two districts. Data were collected using modified questionnaires from the Johns Hopkins Program for International Education in Gynecology and Obstetrics and from demographic and health surveys. Logistic regression was performed with a model of generalized estimating equation to adjust for clustered effects. In the Koupela district, where the rate of institutional deliveries (80%) was relatively high, the use of BEP messages was not associated with an increase in institutional deliveries. In contrast, in the district of Dori, where the rate of institutional deliveries (47%) was lower, messages regarding danger signs [Adjusted Odds Ratio (AOR) = 1.93; 95% Confidence Interval (CI): 1.07, 3.49] and cost of care (AOR = 2.13; 95% CI: 1.09, 4.22) were associated with an increased probability of institutional births. Based on these results, it appears that birth and emergency preparedness messages provided during antenatal visits may increase the use of skilled attendance (increase the rate of institutional births) in areas where institutional births are low. Therefore, it is important to adapt the content of the messages to meet the particular needs of the users in each locality. Furthermore, BEP counselling should be implemented in health facilities.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».