MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2807708612 · doi:10.1186/s12884-018-1846-6

Inequalities in maternal health care utilization in Benin: a population based cross-sectional study

2018· article· en· W2807708612 sur OpenAlexaff
Sanni Yaya, Olalekan A. Uthman, Agbessi Amouzou, Michael Ekholuenetale, Ghose Bishwajit

Notice bibliographique

RevueBMC Pregnancy and Childbirth · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGlobal Maternal and Child Health
Établissements canadiensUniversity of OttawaGlobal Affairs Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineReproductive medicinePublic healthEnvironmental healthHealth careLogistic regressionPostnatal CareHealth facilityCross-sectional studyPopulationReproductive healthDemographyPregnancyNursingHealth servicesEconomic growth

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Ensuring equitable access to maternal health care including antenatal, delivery, postnatal services and fertility control methods, is one of the most critical challenges for public health sector. There are significant disparities in maternal health care indicators across many geographical locations, maternal, economic, socio-demographic factors in many countries in sub-Sahara Africa. In this study, we comparatively explored the utilization level of maternal health care, and examined disparities in the determinants of major maternal health outcomes. METHODS: This paper used data from two rounds of Benin Demographic and Health Survey (BDHS) to examine the utilization and disparities in factors of maternal health care indicators using logistic regression models. Participants were 17,794 and 16,599 women aged between15-49 years in 2006 and 2012 respectively. Women's characteristics were reported in percentage, mean and standard deviation. RESULTS: Mean (±SD) age of the participants was 29.0 (±9.0) in both surveys. The percentage of at least 4 ANC visits was approximately 61% without any change between the two rounds of surveys, facility based delivery was 93.5% in 2012, with 4.9% increase from 2006; postnatal care was currently 18.4% and contraceptive use was estimated below one-fifth. The results of multivariable logistic regression models showed disparities in maternal health care service utilization, including antenatal care, facility-based delivery, postnatal care and contraceptive use across selected maternal factors. The current BHDS showed age, region, religion were significantly associated with maternal health care services. Educated women, those from households of high wealth index and women currently working were more likely to utilize maternal health care services, compared to women with no formal education, from poorest households or not currently employed. Women who watch television (TV) were 1.31 (OR = 1.31; 95% CI = 1.13-1.52), 1.69 (OR = 1.69; 95% CI = 1.20-2.37) and 1.38 (OR = 1.38; 95% CI = 1.16-1.65) times as likely to utilize maternal health care services after adjusting for other covariates. CONCLUSION: The findings would guide stakeholders to address inequalities in maternal health care services. More so, health care programmes and policies should be strengthened to enhance accessibility as well as improve the utilization of maternal care services, especially for the disadvantaged, uneducated and those who live in hard-to-reach rural areas in Benin. The Benin government needs to create strategies that cover both the supply and demand side factors at attain the universal health coverage.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil0,042

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,049
Tête enseignante GPT0,351
Écart entre enseignants0,303 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations129
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueBMC Pregnancy and ChildbirthMême sujetGlobal Maternal and Child HealthTravaux en français237 207