Maternal health service disparities across incomes and implications on prevention of mother-to-child transmission service coverage: current context in Sub-Saharan Africa
Notice bibliographique
Résumé
About 69% of people living with HIV globally and over 90% of the children who acquired HIV infection are in Sub-Saharan Africa. Despite this, promising results have been observed, especially over the last decade - for example, a 25% decline in new HIV infections as compared to 2001 and a 38% decline in the number of children newly infected by HIV in 2012 as compared to 2009. However, the Global Plan and the Global Fast-Track Commitments of eliminating new HIV infections among children require addressing impediments to service expansion. In this regard, this paper attempts to draw attention to the extent to which disparities across income in using antenatal care (ANC) services may constrain the prevention of mother-to-child transmission (PMTCT) service expansion in Sub-Saharan Africa. The analysis is based on ANC service coverage data from Demographic and Health Surveys conducted between 2008 and 2015 in 31 Sub-Saharan African countries; and PMTCT coverage data from UNAIDS datasets released in 2016. Our analysis found that women in the highest wealth quintile are about three times more likely to frequently use ANC services (at least four visits) as compared to those in the lowest wealth quintile (95%CI: 1.7-5.7, P<0.0001). A regression analysis shows that one-quarter of the PMTCT service coverage can be explained by the disparity in ANC use associated with income; and the higher the disparity in ANC use, the lower the PMTCT service (P<0.05). The findings suggest that achieving the ambitious plan of zero new HIV infections among children while keeping their mothers alive will require on-going PMTCT/ANC service integration and ensuring that programs reach women who are most in need; specifically those in the poorest income categories.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 ».