Understanding home delivery in a context of user fee reduction: a cross-sectional mixed methods study in rural Burkina Faso
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Several African countries have recently reduced/removed user fees for maternal care, producing considerable increases in the utilization of delivery services. Still, across settings, a conspicuous number of women continue to deliver at home. This study explores reasons for home delivery in rural Burkina Faso, where a successful user fee reduction policy is in place since 2007. METHODS: The study took place in the Nouna Health District and adopted a triangulation mixed methods design, combining quantitative and qualitative data collection and analysis methods. The quantitative component relied on use of data from the 2011 round of a panel household survey conducted on 1130 households. We collected data on utilization of delivery services from all women who had experienced a delivery in the previous twelve months and investigated factors associated with home delivery using multivariate logistic regression. The qualitative component relied on a series of open-ended interviews with 55 purposely selected households and 13 village leaders. We analyzed data using a mixture of inductive and deductive coding. RESULTS: Of the 420 women who reported a delivery, 47 (11 %) had delivered at home. Random effect multivariate logistic regression revealed a clear, albeit not significant trend for women from a lower socio-economic status and living outside an area to deliver at home. Distance to the health facility was found to be positively significantly associated with home delivery. Qualitative findings indicated that women and their households valued facility-based delivery above home delivery, suggesting that cultural factors do not shape the decision where to deliver. Qualitative findings confirmed that geographical access, defined in relation to the condition of the roads and the high transaction costs associated with travel, and the cost-sharing fees still applied at point of use represent two major barriers to access facility-based delivery. CONCLUSIONS: Findings suggest that the current policy in Burkina Faso, as similar policies in the region, should be expanded to remove fees at point of use completely and to incorporate benefits/solutions to support the transport of women in labor to the health facility in due time.
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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 | 0,005 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».