WOMEN’S EDUCATION AND UTILIZATION OF MATERNAL HEALTH SERVICES IN AFRICA: A MULTI-COUNTRY AND SOCIOECONOMIC STATUS ANALYSIS
Notice bibliographique
Résumé
There is an abundant literature on the relationship between women's education and maternal and child outcomes, including antenatal and postnatal care, onset of antenatal care and skilled birth attendance. However, few studies have adopted the 'equity' lens, despite increasing evidence that inequities between rich and poor are increasing although maternal and child mortality is declining. This study examined the differential effects of women's education within different socioeconomic strata in Africa. The most recent Demographic and Health Surveys (DHS) conducted in the Democratic Republic of the Congo, Egypt, Ghana, Nigeria and Zimbabwe were used. In each country, the original sample was stratified into three socioeconomic groups: poor, middle and rich. For each maternal health service utilization variable, the gross and net effects of women's education, controlling for age, parity, religion, marital status, health insurance, access to health facilities, partner's education and current place of residence, were estimated using logistic regression, taking into account the complex sampling design of the DHS. The findings revealed country-specific variations in maternal health service utilization, and for most indicators there was a clear gradient among socioeconomic strata: women living in better-off households exhibited greater access to, and utilization of, maternal health services. Multivariate analyses revealed that women's education had a positive association with type of antenatal care provider, timing and frequency of antenatal care visits, place of delivery and presence of a skilled birth attendant at delivery. Many other factors were found to be significantly associated with maternal health service utilization. For instance, parity had a negative and significant association with timing of first antenatal care visit. Likewise, partner's education was positively and statistically associated with timing of first antenatal care visit. It is argued that an over-generalization of the association between women's education and maternal health service utilization can be misleading. Efforts to improve maternal health service utilization in Africa must adopt an 'equity' approach, taking into account the specific needs of sub-populations.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».