Household food insecurity is independently associated with poor utilization of maternal healthcare services in Bangladesh
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Food insecurity at the individual level has been shown to be associated with the adoption of risky behavior and poor healthcare-seeking behavior. However, the impact of household food insecurity (HFI) on the utilization of maternal healthcare services (MHS) remains unexplored. In this study, we aimed to investigate whether or not household food insecurity was associated with non/inadequate utilization of MHS. Methods: Participants consisted of 3562 mothers aged between 15 and 49 years and with at least one child. The outcome variable was the utilization of MHS, e.g., institutional delivery, attendance ante-, and pre-natal visits. The explanatory variables included various sociodemographic factors (e.g., age, residence, education, wealth) apart from HFI. HFI was measured using the Household Food Insecurity Access Scale (HFIAS). Result: The prevalence of non- and under-utilization of MHS was 5.3 and 36.5, respectively. In the multivariate analysis, HFI, wealth index, and educational level were independently associated with MHS status. The odds of non- and under-utilization of MHS were 3.467 (CI = 1.058–11.354) and 4.104 (CI = 1.794–9.388) times higher, respectively, among women from households reporting severe food insecurity. Conclusion: Severe HFI was significantly associated with both under- and non-utilization of MHS. Interventions programs that address HFI and the empowerment of women can potentially contribute to an increased utilization of MHS.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».