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Enregistrement W2802213775 · doi:10.1371/journal.pone.0196896

Why some women fail to give birth at health facilities: A comparative study between Ethiopia and Nigeria

2018· article· en· W2802213775 sur OpenAlexaff
Sanni Yaya, Ghose Bishwajit, Olalekan A. Uthman, Agbessi Amouzou

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGlobal Maternal and Child Health
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHealth facilityAttendanceMedicineEnvironmental healthDeveloping countryCross-sectional studyService delivery frameworkRural areaDemographySocioeconomicsHealth servicesBusinessPopulationService (business)Economic growth

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Obstetric complications and maternal deaths can be prevented through safe delivery process. Facility based delivery significantly reduces maternal mortality by increasing women's access to skilled personnel attendance. However, in sub-Saharan Africa, most deliveries take place without skilled attendants and outside health facilities. Utilization of facility-based delivery is affected by socio-cultural norms and several other factors including cost, long distance, accessibility and availability of quality services. This study examined country-level variations of the self-reported causes of not choosing to deliver at a health facility. METHODS: Cross-sectional data on 37,086 community dwelling women aged between 15-49 years were collected from DHS surveys in Ethiopia (n = 13,053) and Nigeria (n = 24,033). Outcome variables were the self-reported causes of not delivering at health facilities which were regressed against selected sociodemographic and community level determinants. In total eight items complaints were identified for non-use of facility delivery: 1) Cost too much 2) Facility not open, 3) Too far/no transport, 4) don't trust facility/poor service, 5) No female provider, 6) Husband/family didn't allow, 7) Not necessary, 8) Not customary. Multivariable regression methods were used for measuring the associations. RESULTS: In both countries a large proportion of the women mentioned facility delivery as not necessary, 54.9% (52.3-57.9) in Nigeria and 45.4% (42.0-47.5) in Ethiopia. Significant urban-rural variations were observed in the prevalence of the self-reported causes of non-utilisation. Women in the rural areas are more likely to report delivering at health facility as not customary/not necessary and healthy facility too far/no transport. However, urban women were more likely to complain that husband/family did not allow and that the costs were too high. CONCLUSION: Women in the rural were more likely to regard facility delivery as unnecessary and complain about transportation and financial difficulties. In order to achieving the maternal mortality related targets, addressing regional disparities in accessing maternal healthcare services should be regarded as a priority of health promotion programs in Nigeria and Ethiopia.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,185
Score d'incertitude au seuil0,596

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,080
Tête enseignante GPT0,320
Écart entre enseignants0,240 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations96
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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