MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2768688172 · doi:10.18203/2394-6040.ijcmph20175317

The effect of Kenya’s free maternal health care policy on the utilization of skilled delivery services and maternal and neonatal mortality rates in public health facilities

2017· article· en· W2768688172 sur OpenAlexfundno aff
C. M. Gitobu, Peter Gichangi, Walter Mwanda

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Community Medicine and Public Health · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGlobal Maternal and Child Health
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesAfrican Population and Health Research CenterInternational Development Research Centre
Mots-clésPublic healthMedicineKenyaEnvironmental healthService delivery frameworkNeonatal mortalityInfant mortalityPregnancyService (business)BusinessNursingPopulationPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Kenya abolished delivery fees in all public health facilities through a presidential directive effective on June 1, 2013 with an aim of promoting skilled delivery service utilization and reducing pregnancy-related mortality in the country. This paper aims to provide a brief overview of the free maternal health care policy’s effect on skilled delivery service utilization and maternal and neonatal mortality rates in Kenyan public health facilities. Methods: Interrupted time series analysis of skilled delivery services utilization, maternal and neonatal mortality rates two years before and after the policy intervention was carried out in 77 Kenyan public health facilities. Results: A statistically significant increase in the number of facility-based deliveries was identified with no significant changes in the rates of maternal mortality and neonatal mortality. Conclusions: The findings suggest that cost is a deterrent to skilled delivery service utilization in Kenya and thus free delivery services are an important strategy in the effort to promote the utilization of skilled delivery services; however, there is a need to simultaneously address other factors that contribute to pregnancy-related deaths when addressing maternal and neonatal mortality rates.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,182
Score d'incertitude au seuil0,914

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,072
Tête enseignante GPT0,394
Écart entre enseignants0,322 · 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 tête enseignante, 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

Citations4
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueInternational Journal of Community Medicine and Public HealthMême sujetGlobal Maternal and Child HealthTravaux en français237 207