Factors associated with effective coverage of child health services in Burkina Faso
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To identify factors associated with both crude and effective health service coverage of under-fives in rural Burkina Faso. METHODS: In a cross-sectional study, 494 first-line health facilities, 7347 households and 12 497 under-fives were surveyed. Two sequential logistic random effects models were conducted to assess factors associated with crude and effective coverage. RESULTS: Of 614 children under-five with a reported illness episode, 427 (69.5%) received care at a health facility. Of those, 274 (64.1%) received care at a health facility providing at least the minimum threshold of service quality. We found that younger age, having a severe illness, shorter distance between household and health facility, and being from wealthier households were positively associated with crude coverage. In addition, low patient caseload and longer consultation had a positive association, while frequent facility supervisions had a negative association with effective coverage. Moreover, the nurse to clinical staff ratio at the health facility was positively associated with both crude and effective coverage. CONCLUSION: Our study found that crude coverage is associated with pre-disposing and enabling factors of health care access, while the availability of nurses is a strong predictor for both crude and effective coverage. This suggests that in the context of scarcity of resources, investing in human resources in health sector could be one of the priorities for decision-makers to ensure children in need not only access to healthcare but also good quality of care.
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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 | 0,005 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,002 | 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 ».