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Enregistrement W2516235798 · doi:10.1136/bmjgh-2016-000085

Wealth, education and urban–rural inequality and maternal healthcare service usage in Malawi

2016· article· en· W2516235798 sur OpenAlexaff
Sanni Yaya, Ghose Bishwajit, Vaibhav Shah

Notice bibliographique

RevueBMJ Global Health · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGlobal Maternal and Child Health
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésResidenceBivariate analysisPopulationInequalityMedicineGeeDemographyRural areaDeveloping countryHealth careEnvironmental healthSocioeconomicsGeographyGerontologyGeneralized estimating equationEconomic growthEconomicsStatisticsSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Malawi is among the 5 sub-Saharan African countries presenting with very high maternal mortality rates, which remain a challenge. This study aims to examine the impact of wealth inequality and area of residence (urban vs rural) and education on selected indicators of maternal healthcare services (MHS) usage in Malawi. METHODS: This study was based on data from the 5th round of Multiple Indicator Cluster Surveys (MICS) conducted in 2013-2014 in Malawi. Study participants were 7572 mothers aged between 15 and 49 years. The outcome variable was usage status of maternal health services of the following types: antenatal care, skilled delivery assistance and postpartum care. Univariate, bivariate and multivariate methods were used to describe the pattern of MHS usage in the sample population. Association between household wealth status, education as well as the type of residence, whether urban or rural, as independent variables and usage of MHS as dependent variables were analysed using the generalised estimating equations (GEE) method. RESULTS: Mean age of the sample population was 26.88 (SD 6.68). Regarding the usage of MHS, 44.7% of women had at least 4 ANC visits, 87.8% used skilled delivery attendants and 82.2% of women had used postnatal care. Regarding the wealth index, about a quarter of the women were in the poorest wealth quintile (23.6%) while about 1/6 were in the highest wealth quintile (15%). Rate of usage for all 3 types of services was lowest among women belonging to the lowest wealth quintile. In terms of education, only 1/5 completed their secondary or a higher degree (20.1%) and nearly 1/10 of the population lives in urban areas (11.4%) whereas the remaining majority live in rural areas (88.6%). The rates of usage of MHS, although reasonable on an overall basis, were consistently lower in women with lower education and those residing in rural areas. CONCLUSIONS: Maternal health service usage in Malawi appears to be reasonable, yet the high maternal mortality rate is disturbing and calls for analysing factors hindering the achievement of maternal health-related Sustainable Development Goals (SDGs). The findings of this study underscore the need to minimise the wealth inequality, urban-rural divide and the low level of education among mothers to improve the usage of MHS. An equity-based policy approach considering the sociodemographic inequity in terms of wealth index, education and urban-rural divide might prove beneficial in further improving the MHS usage, as well as addressing the possible issues of quality gaps in MHS, which might be beneficial towards reducing maternal mortality. It should be noted that the study of quality gaps in MHS is beyond the scope of this paper and calls for further research in this arena.

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)0,002
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 enseignants0,039
Score d'incertitude au seuil0,077

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,385
Écart entre enseignants0,364 · 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

Citations174
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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