Determinants of Utilization of Maternal Healthcare Services in Ethiopia
Notice bibliographique
Résumé
Utilizing maternal healthcare services, such as antenatal care, professionals’ assistance during delivery and postnatal care contributes significant role in reduction of maternal and child mortality. However, there are many factors both at individual and community level that affect utilization of these required services. To determine the levels of effects of socio-economic and demographic factors on uses of Maternal Healthcare services 7764 women who had given birth at least one times have taken from the 2011 Ethiopian DHS. The results showed that the rate of safe motherhood practices among reproductive age group of women in Ethiopia were too low. About 51 percent of them did not use any health care services during pregnancy, childbirth, and post-delivery periods. As WHO recommend only 6.9 percent of women were attending ANC at least four times, assisted by health professional during delivery and received PNC. The result of logistic regression showed that antenatal care, skilled delivery and postnatal care utilizations were commonly influenced by place of residence, wealth status, women’s and husband’s education and parity. Whereas, mother’s working status and husband’s education were found to be uniquely influence the uses of ANC and PNC services, respectively. In addition, both religious affiliation and age of women were also prominent predictors on utilization of ANC and uses of skilled assistance during delivery. Based on these significant factors, it is important to design and promote uses of maternal healthcare services in order to minimize the risk of maternal and child mortality.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».