Heterogeneities in utilization of antenatal care in Uttar Pradesh, India: the need to contextualize interventions to individual contexts
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: This paper explores the heterogeneities in antenatal care (ANC) utilization in India's most populated state, Uttar Pradesh. Taking an intersectionality lens, multiple individual- and district-level factors are used to identify segments of any antenatal care usage in Uttar Pradesh Objective: This paper seeks to understand the multilevel contexts of ANC utilization. The planning and programming challenge is that such knowledge of contextual specificity is rarely known upfront at the initial stages of planning or implementing an intervention. Exploratory data analysis might be needed to identify such contextual specificity. METHODS: Tree-structured regression methods are used to identify segments and interactions between factors. The results from the tree-structured regression were complemented with multilevel models that controlled for the clustering of individuals within districts. RESULTS: Heterogeneities in utilization of any ANC were observed. The multiple segments of ANC utilization that were developed went from a low utilization of 23.7% for respondents who were not literate and did not have home ownership to a high of 82.4% for respondents who were literate and at the highest level of wealth. Key variables that helped define the segments of ANC utilization include: woman's literacy, ownership of home, wealth index, and district-level sex ratio. Based on the multilevel model of any ANC utilization, cross-level interactions also were obtained between sex ratio and ownership of home as well as between sex ratio and literacy. Increases in sex ratio increased the influence of ownership of home on any ANC, while increases in sex ratio reduced the impact of woman's literacy on receiving any ANC. CONCLUSION: We argue that a focus on heterogeneous segments of utilization can help build knowledge of the mechanisms that underlie inequities in maternal health utilization. Such knowledge of heterogeneity needs to be incorporated in contextualizing interventions to meet a variety of recipients' needs.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».