Why are there delays in seeking treatment for childhood diarrhoea in <scp>I</scp>ndia?
Notice bibliographique
Résumé
AIM: To examine the barriers and facilitating factors for seeking treatment for childhood diarrhoea and to determine the main causes for delay in seeking treatment. METHODS: Data from Indian Demographic and Health survey 2005-06 (NFHS-III) were used. Mothers were asked whether their children (<5-years) had suffered from diarrhoea during the 2 weeks preceding the survey. Data were collected on the time of seeking treatment after start of the illness and days waited to seek treatment after the diarrhoea started. Multivariate logistic regression analysis was performed to find the determinants of seeking treatment at the health facility and the factors responsible for the 'delay' in seeking advice/treatment. RESULTS: Of a sample of 41 287 children, 3890 (9.4%) reportedly had diarrhoea. Sixty percentage of children with diarrhoea were taken to a health facility. Mother's education till higher secondary and above (OR 1.65; 95% CI, 1.08-2.54), richest (OR 1.76; 95% CI, 1.24-2.48) wealth index, and possession of a health card by the mother (OR 1.35; 95% CI, 1.12-1.62) increased the odds of seeking treatment. There was a strong gender bias; a male child had lower odds of experiencing a 'delay' in seeking treatment, compared with a female child (OR 0.71; 95% CI, 0.55-0.92). Access to a health facility still remains a major issue: treatment seeking was delayed when distance to a health facility was reported as a 'major problem' (OR 1.33; 95% CI, 1.01-1.76). CONCLUSION(S): Improved care seeking for childhood diarrhoea in India is still constrained by access to a health facility and requires expansion and strengthening of the public health system. The caregivers, especially the mothers need to be educated about the importance of seeking timely treatment and the benefits of oral rehydration solution.
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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 | 0,001 |
| 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 ».