Within country inequalities in caesarean section rates: observational study of 72 low and middle income countries
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To provide an update on economic related inequalities in caesarean section rates within countries. DESIGN: Secondary analysis of demographic and health surveys and multiple indicator cluster surveys. SETTING: 72 low and middle income countries with a survey conducted between 2010 and 2014 for analysis of the latest situation of inequality, and 28 countries with a survey also conducted between 2000 and 2004 for analysis of the change in inequality over time. PARTICIPANTS: Women aged 15-49 years with a live birth during the two or three years preceding the survey. MAIN OUTCOME MEASURES: Data on caesarean section were disaggregated by asset based household wealth status and presented separately for five subgroups, ranging from the poorest to the richest fifth. Absolute and relative inequalities were measured using difference and ratio measures. The pace of change in the poorest and richest fifths was compared using a measure of excess change. RESULTS: National caesarean section rates ranged from 0.6% in South Sudan to 58.9% in the Dominican Republic. Within countries, caesarean section rates were lowest in the poorest fifth (median 3.7%) and highest in the richest fifth (median 18.4%). 18 out of 72 study countries reported a difference of 20 percentage points or higher between the richest and poorest fifth. The highest caesarean section rates and greatest levels of absolute inequality were observed in countries from the region of the Americas, whereas countries from the African region had low levels of caesarean use and comparatively lower levels of absolute inequality, although relative inequality was quite high in some countries. 26 out of 28 countries reported increases in caesarean section rates over time. Rates tended to increase faster in the richest fifth (median 0.9 percentage points per year) compared with the poorest fifth (median 0.2 percentage points per year), indicating an increase in inequality over time in most of these countries. CONCLUSIONS: Substantial within country economic inequalities in caesarean deliveries remain. These inequalities might be due to a combination of inadequate access to emergency obstetric care among the poorest subgroups and high levels of caesarean use without medical indication in the richest subgroups, especially in middle income countries. Country specific strategies should address these inequalities to improve maternal and newborn health.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».