Measurement and analysis of inequality of opportunity in access of maternal and child health care in Togo
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Access to maternal and child health care in low- and middle-income countries such as Togo is characterized by significant inequalities. Most studies in the Togolese context have examined the total inequality of health and the determinants of individuals' health. Few empirical studies in Togo have focused on inequalities of opportunity in maternal and child health. To fill this gap, we estimated changes in inequality of opportunity in access to maternal and child health services between 1998 and 2013 using data from Togo Demographic and Health Surveys (DHS). METHOD: We computed the Human Opportunity Index (HOI)-a measure of how individual, household, and geographic characteristics like sex and place of residence can affect individuals' access to services or goods that should be universal-using five indicators of access to healthcare and one composite indicator of access to adequate care for children. The five indicators of access were: birth in a public or private health facility; whether the child had received any vaccinations; access to prenatal care; prenatal care given by qualified staff; and having at least four antenatal visits. We then examined differences across the two years. RESULTS: Between 1998 and 2013, inequality of opportunities decreased for four out of six indicators. However, inequalities increased in access to antenatal care provided by qualified staff (5.9% to 12.5%) and access to adequate care (27.7% to 28.6%). CONCLUSIONS: Although inequality of opportunities reduced between 1998 and 2013 for some of the key maternal and child health indicators, the average coverage and access rates underscore the need for sustained efforts to ensure equitable access to primary health care for mothers and children.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».