MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2898012895 · doi:10.2196/10645

Women Using Mobile Phones for Health Communication Are More Likely to Use Prenatal and Postnatal Services in Bangladesh: Cross-Sectional Study

2018· article· en· W2898012895 sur OpenAlexaffvenue
Shangfeng Tang, Ghose Bishwajit, Md. Rakibul Hoque, Gang Hao, Sanni Yaya

Notice bibliographique

RevueJMIR mhealth and uhealth · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueMobile Health and mHealth Applications
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCross-sectional studymHealthMobile phoneMedicineEnvironmental healthPsychologyInternet privacyNursingTelecommunicationsPsychological interventionComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The public health system in Bangladesh has been struggling to provide coverage and utilization of basic maternal health care services in pursuit of achieving maternal and child mortality-related goals. Interestingly, the rapid popularization of mobile technology in the country is transforming the landscape of health care access and delivery. However, little is known regarding the use of mobile phones from the perspective of maternal health care service utilization. OBJECTIVE: In this study, we aimed to investigate the prevalence and sociodemographic pattern of mobile phone use for health services among women and relationship between the use of mobile phone use and the uptake of essential maternal health services (MHSs). METHODS: Cross-sectional data from the Bangladesh Demographic and Health Survey on 4494 mothers aged between 15 and 39 years were used in the analysis. Using mobile phones to get health services or advice was hypothesized to have a positive association with the uptake of basic MHSs (antenatal care, ANC, facility delivery services, postnatal care) and postnatal care for the newborn. Data were analyzed using bivariate and multivariable techniques. RESULTS: More than a quarter (1276/4494, 28.4%; 95% CI 26.8-30.3) of the women aged 15-39 years reported using mobile phones to get health services with significant sociodemographic variations in the use of mobile phones. Analysis of the specific purposes revealed that, in most cases, mobile phones were used to contact service providers and consult with the same about what to do, whereas a smaller proportion reported using mobile phone for the purposes of arranging money and transportation. Multivariable analysis showed that compared with respondents who reported not using mobile phones for health care services, those who used them had higher odds of making 3+ ANC visits and delivering at a health facility. The odds were slightly higher for rural residents than for those in the urban areas. CONCLUSIONS: The findings of this study conclude that women who use mobile phones are more likely to use ANC and professional delivery services than those who do not. More in-depth studies are necessary to understand the mechanism through which mobile phone-based services enhance the uptake of maternal health care.

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

Étiquettes directes de modèles (non validées)

Étiquettes de catégorie et de devis d'étude par modèle, issues des rondes d'étiquetage. C'est une sortie machine, non validée, et le désaccord entre modèles est livré comme donnée. Aucun devis ici n'est encore validé contre MEDLINE.

BrasCatégoriesDevis d'étudeConfiance
gemmaaucune catégorie
Domaine: non disponible · Genre: Empirique
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Observationnellow
gptaucune catégorie
Domaine: non disponible · Genre: Empirique
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Observationnellow
modèles en accordL'accord compare des ensembles de catégories et des devis identiques entre les bras.

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)0,002
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 enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,027

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,108
Tête enseignante GPT0,495
Écart entre enseignants0,387 · 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

Étiqueté directement par 2 modèles lisant le dossier complet.

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

Citations28
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJMIR mhealth and uhealthMême sujetMobile Health and mHealth ApplicationsTravaux en français237 207