Factors associated with socio‐demographic characteristics and antenatal care and iron supplement use in Ethiopia, Kenya, and Senegal
Notice bibliographique
Résumé
Antenatal care (ANC) offers remarkable opportunities to reach a large number of women with effective nutrition and health interventions, including iron (Fe) supplementation. However, all women do not equally seek nor benefit from ANC. We aimed to identify characteristics associated with ANC and Fe use among women in hard-to-reach areas in Afar, Ethiopia; Sedhiou and Kolda, Senegal; and Kakamega, Kenya. Women who gave birth within 1 year preceding the survey (n = 4,575) from 15 different sub-regions were randomly selected and surveyed. Multivariable logistic regression was used to identify associations of socio-demographic characteristics with ANC and Fe use. Factors that showed positive associations with ANC uptake included education, income, possession of a mobile phone, and the occupation of the mother or another household member. Beginning ANC in the first trimester associated positively with achievement of 4 or more ANC visits, and having any ANC visits related positively with Fe intake. Distance to the nearest health facility was negatively associated, and type of nearest facility and counselling and health education were positively associated with some outcomes. The results from these surveys demonstrate the need to ensure access of services across all population groups and can help identify ANC programming needs.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».