Towards an understanding of the multilevel factors associated with maternal health care utilization in Uttar Pradesh, India
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: This paper explores the multilevel factors associated with maternal health utilization in India's most populous state, Uttar Pradesh. 3 key utilization practices: registration of pregnancy, receipt of antenatal care, and delivery at home are examined for district and individual level predictors. The data is based on 5666 household surveys conducted as part of a baseline evaluation of the Uttar Pradesh Technical Support Unit (UPTSU.) program. OBJECTIVES: This intervention aims to assist the Government of Uttar Pradesh in increasing the efficiency, effectiveness, and equity of service delivery across a continuum of reproductive, maternal, new-born, child, and adolescent health (RMNCH+A) outcomes. METHODS: The paper employs multilevel models that control for individuals being nested within districts in order to understand the predictors of maternal health care utilization. RESULTS: The study identifies several individual-level predictors of health care utilization, including: literacy of the woman, the husband's schooling, age at marriage, and socio-economic factors. Key predictors of pregnancy registration include husband's schooling (OR 1.49, 95% CI 1.26-1.76), having a bank account (OR 1.36, 95% CI 1.11-1.68), and owning a house (OR 2.28, 95% CI 1.85-2.80). Factors affecting antenatal care include the woman's literacy (OR 1.49, 95% CI 1.28-1.73), the respondent having had a job in the last year (OR 1.39, 95% CI 1.10-1.77), and owning a house (OR 2.83, 95% CI 2.27-3.53). Home delivery tends to be associated with woman's literacy (OR 0.62, 95% CI 0.54-0.72) and marriage age of 15 and younger (OR 1.48, 95% CI 1.26-1.73). CONCLUSIONS: Interventions having equity considerations need to disrupt existing patterns of the health gradient. Successful implementation of such interventions, necessitate understanding the mechanisms that can disrupt the unequal utilization patterns and target domains of disadvantage. Knowledge of key predictors of utilization can aid in the implementation of such complex interventions.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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 ».