Trends in the Prevalence and Determinants of Caesarean Section Delivery in Jordan: Evidence from Three Demographic and Health Surveys, 1990-2002
Notice bibliographique
Résumé
This paper explores recent levels and trends in the prevalence of Caesarean section (C-section) delivery in Jordan during the period 1990--2002 and examines the impact of socio-demographic, healthcare and spatial characteristics on C-sections there. The study used three national data sets from the Jordan Demographic and Health Survey (JDHS) program conducted in 1990, 1997 and 2002. The JDHS surveys were based on large, nationally representative samples of 16,296, 7335 and 7825 households. Rates of C-section delivery were calculated based on the last birth for each woman delivering in hospitals. Associations between C-section delivery and selected covariates were estimated using Chi2 tests and odds ratios from binary logistic regression models. Hospital-based C-sections increased consistently, from 8.5% in 1990, to 12.9% in 1997, to 17.8% in 2002. The rate of increase in C-section delivery was slightly higher in private hospitals than in public ones. Multiple births, child birth weight, old age at birth and antenatal visits were important determinants of C-section. Place of residence and place of delivery were not consistently associated with C-section. Unexpectedly, mother's education was also not associated with Caesarean section. The final model, based on the three merged data sets, showed a strong association between year of the survey and C-section, reflecting the substantial increase in C-section rates over time. Also, the odds ratio of C-section from multiple births was significantly higher in 2002 compared with 1990. Halting the increase in C-section deliveries, especially in private hospitals, should become a priority for health professionals and policy makers in Jordan. Further in-depth studies are needed, however, to better monitor and analyze changes in C-section rates for identifying ways to reduce the prevalence of this surgical procedure.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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 | 0,004 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».