Determinants of first trimester attendance at antenatal care clinics in the Amazon region of Peru: A case-control study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To identify determinants which influence the timing of the first antenatal care (ANC) visit in pregnant women. DESIGN: Retrospective matched nested case-control study. SETTING: Two health centres, Belén and 6 de Octubre, in the Peruvian Amazon. POPULATION: All pregnant women who had attended ANC during the years 2010, 2011, and 2012. METHODS: All cases (819 women initiating ANC in their first trimester) were selected from ANC registries from 2010 to 2012. A random sample of controls (819 women initiating ANC in their second or third trimester) was matched 1:1 to cases on health centre and date of first ANC visit. Data were obtained from ANC registries. Conditional logistic regression analyses were performed. MAIN OUTCOME MEASURE: Case-control status of each woman determined by the gestational age at first ANC visit. RESULTS: Cases had higher odds of: 1) being married or cohabiting (aOR = 1.69; 95% CI: 1.19, 2.41); 2) completing secondary school or attending post-secondary school (aOR = 1.45; 95% CI: 1.02, 2.06); 3) living in an urban environment (aOR = 1.79; 95% CI: 1.04, 3.10) and 4) having had a previous miscarriage (aOR = 1.56; 95% CI: 1.13, 2.15), compared to controls. No statistically significant difference in odds was found for parity (aOR = 1.08; 95% CI: 0.85, 1.36). CONCLUSIONS: This study provides empirical evidence of determinants of first ANC attendance. These findings are crucial to the planning and timing of local interventions, like deworming, aimed at pregnant women so that they can access and benefit fully from all government-provided ANC services.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| 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 ».