Childhood diarrhoea management practices in Bangladesh: private sector dominance and continued inequities in care
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Monitoring for disparities in health and services received based upon gender, income, and geography should continue as renewed efforts to reduce under-five mortality are made in response to millennium development goal #4. The purpose of this survey was to provide a nationally representative description of current childhood diarrhoea management practices and disparities in Bangladesh. METHODS: A nationally representative, cross-sectional, cluster-sample survey was carried out in randomly selected rural and urban populations across Bangladesh. The survey was completed over an 8 month period between November 2003 and June 2004. RESULTS: A total of 7308 children with a prevalent diarrhoeal illness episode within 560 clusters were identified and enrolled in the survey. In 61% of the cases help was sought from a health care provider, with over 90% practicing in the private sector. Caretaker practice disparities favouring males and higher income households were identified. Significant trends (P < 0.001) favouring higher income households were found for having sought help from any provider or a licensed doctor and for treating their child with oral rehydration solution or an antibiotic. Female children in urban households were less likely to be seen by a licensed allopath, adj OR 0.73 (95% CI 0.57, 0.94). Among rural households gender disparities were limited to females being less likely to receive an antibiotic, adj OR 0.74 (95% CI 0.65, 0.86). CONCLUSION: Households seeking help from a health provider overwhelmingly utilize the private sector in Bangladesh. Gender inequities in the utilization of licensed providers and purchase of antibiotics, favouring males were identified. Findings suggest that higher income, urban households tend to practice greater gender discrimination. In order to better understand health dynamics in urban populations, in particular slum-dwellers, there is a need to disaggregate survey data by household location.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».