A comparison of practices, distributions and determinants of birth attendance in two divisions with highest and lowest skilled delivery attendance in Bangladesh
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Delivery by skilled birth attendants (SBAs) is strongly recommended to reduce maternal and neonatal mortality. The percentage of births attended by SBAs is low in Bangladesh (42% in 2014), though this rate varies widely by divisions, with the highest 58% in Khulna and only 27% in Sylhet. Comparing and critically analyzing the practices, distributions and determinants of delivery attendance in two divisions with the highest and lowest SBA attendance could help to understand the differences and to employ the findings of the high-performing division to the low-performing division. METHODS: The 7th Bangladesh Demographic and Health Survey (BDHS 2014) data were analyzed. After reporting the types of delivery attendants, logistic regression analyses were applied to calculate the odds ratios of determinants of deliveries attended by SBAs. RESULTS: SBAs attended 225 (58.6%) and 128 (27.4%) deliveries in Khulna and Sylhet, respectively. Khulna had higher birth attendance by qualified doctors (42.5%, n = 163) than Sylhet (15.8%, n = 74). Sylhet had higher attendance by traditional attendants (60.8%, n = 285) than Khulna (33.7%, n = 129). In both regions, attendance by community skilled birth attendants (CSBAs) was very low (< 1%). Khulna had higher percentages of women with higher education level, husbands' higher education, antenatal care (ANC) visits by SBAs, and higher wealth quintiles than Sylhet. In multivariable analyses, higher education level (adjusted odds ratio (AOR): 8.4; 95% confidence interval (CI): 1.9-36.7), ANC visits (AOR: 3.6; 95% CI: 2.0-6.5), family planning workers' visit (AOR: 3.0; 95% CI: 1.6-5.4), and belonging to richer (AOR: 2.6; 95% CI: 1.4-5.1) or richest (AOR: 3.8; 95% CI: 1.9-7.6) household wealth quintiles had significant positive associations with deliveries by SBAs in Sylhet. Similarly, ANC visits (AOR: 2.5; 95% CI: 1.4-4.6) and higher wealth quintile (AOR: 4.7; 95% CI: 1.9-11.5) were positive predictors in Khulna. CONCLUSIONS: The higher proportion of educated women and their husbands, wealth status and ANC visits were associated with higher SBA utilization in Khulna compared to Sylhet. Improvement of socioeconomic status, increasing birth attendant awareness programs, providing ANC services, and family-planning workers' visits could increase the proportion of SBA-attended deliveries in Sylhet Division. CSBA program should be re-evaluated for both divisions.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».