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Enregistrement W2477980627 · doi:10.1186/s12884-016-0960-6

Determinants of use of supervised delivery care under Ghana’s fee exemption policy for maternal healthcare: the case of the Central Region

2016· article· en· W2477980627 sur OpenAlexfundno aff
Henrietta Asante-Sarpong, Adobea Yaa Owusu, Sheela Saravanan, Ernest Appiah, Mumuni Abu

Notice bibliographique

RevueBMC Pregnancy and Childbirth · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGlobal Maternal and Child Health
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesAfrican Population and Health Research CenterDeutscher Akademischer AustauschdienstInternational Development Research Centre
Mots-clésMedicineBirth attendantLogistic regressionHealth careReproductive medicineService delivery frameworkEnvironmental healthRural areaHealth policyUser feePublic healthSocioeconomicsFamily medicineNursingService (business)BusinessEconomic growthMaternal healthPregnancyPopulationHealth services

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Improving access to supervised and emergency obstetric care resources through fee reduction/exemption maternity care initiatives has been touted as one major strategy to avoiding preventable maternal deaths. Evaluations on the effect of Ghana's fee exemption policy for maternal healthcare have largely focused on how it has influenced health outcomes and patterns of use of supervised care with little attention to understanding the main factors influencing use. This study therefore sought to explore the main individual and health system factors influencing use of delivery care services under the policy initiative in the Central Region. METHODS: A cross-sectional study was conducted using 412 mothers with children aged less than one year in one largely rural and another largely urban districts in the Central Region of Ghana from September to December 2013. Data were collected using a questionnaire survey on the socio-demographic characteristics of mothers, their knowledge and use of care under the fee free policy. Chi-square and Binary Logistic Regression tests were used to evaluate the main determinants of delivery care use under the policy. RESULTS: Out of the 412 mothers interviewed, 268 (65 %) reported having delivered their most recent birth under the fee exemption policy even though awareness about the policy was almost universal 401 (97.3 %) among respondents. Utilization however differed for the two study districts. Respondents in the Cape Coast Metropolis (largely urban) used delivery service more (75.7 %) than those in the largely rural Assin North Municipal area (54.4 %). Binary logistic regression results identified maternal age, parity, religion, place of residence, awareness and knowledge about the fee exemption policy for maternal healthcare as significantly associated with the likelihood of delivery care use under the policy. The likelihood of using supervised delivery care under the policy was lower for mothers aged 20-29 compared to those in the age bracket of 40-49 (Odds ratio (OR) = 0.069, p = 0.003). For their index (last child), mothers who already had 1, 2 or 3 births were more likely to deliver under the policy than those with five or more births. Mothers living in urban areas were 3.79 times more likely to use delivery services under the policy than those living in rural areas (OR = 3.793, p = 0.000). The likelihood of using delivery services under the policy was higher for mothers who were aware and had full knowledge of the total benefit package of the policy (OR = 13.820, p = 0.022 and OR = 2.985, p = 0.001 for awareness and full knowledge respectively). CONCLUSIONS: Delivery service use under the free maternal healthcare policy is relatively low (65 %) when compared with nearly universal awareness (97.3 %) about the policy. Factors influencing delivery service use under the policy operate at both individual and policy implementation levels. Effective interventions to improve delivery service use under the policy should target the underlying individual and health policy implementation factors identified in the study.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,054
Score d'incertitude au seuil0,108

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,037
Tête enseignante GPT0,286
Écart entre enseignants0,249 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations14
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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