Institutional setting and wealth gradients in cesarean delivery rates: Evidence from six developing countries
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The influence of the type of institutional setting on cesarean delivery is well documented. However, the traditional boundaries between public and private providers have become increasingly blurred with the commercialization of the state health sector that allows providers to tailor the quantity and quality of care according to patients' ability to pay. This study examined wealth-related variations in cesarean rates in six lower- and upper-middle income countries: the Dominican Republic, Egypt, Guatemala, Jordan, Pakistan, and the Philippines. METHODS: Demographic and Health Survey data and a hierarchical regression model were used to assess wealth-related variations in cesarean rates in government and private hospitals while controlling for a wide range of women's socioeconomic and risk profiles. RESULTS: The odds of undergoing a cesarean delivery were greater in private facilities than government hospitals by 58% in Jordan, 129% in Guatemala, and 262% and 279% in the Dominican Republic and Egypt, respectively. Additional analysis involving interactions between the type of facility and wealth quintiles indicated that wealthier women were more likely to undergo a cesarean birth in government hospitals than poorer women in all countries but the Dominican Republic and Guatemala. Moreover, in both Egypt and Jordan, differences in cesarean rates between government and private hospitals were smaller for the wealthier strata than for the nonwealthy. CONCLUSIONS: Large wealth-related variations in the mode of delivery across government and private hospitals suggest the need for well-developed guidelines and standards to achieve a more appropriate selection of cases for cesarean delivery.
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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 | 0,000 | 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 ».