Maternal health care service utilization in post-war Liberia: analysis of nationally representative cross-sectional household surveys
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Post-war Liberia has a fast-growing population and an alarming maternal mortality ratio (MMR). To provide a better understanding about healthcare system recovery in post-war country, we explored the changes in maternal healthcare services utilization between 2007 and 2016. METHODS: We used 2007 and 2013 Liberia Demographic and Health Survey (LDHS) and the 2016 Malaria Indicator Survey (MIS) in this study. The outcomes of interest were: place of delivery and antenatal care visits. Univariate analysis was conducted using percentages and means (standard deviations) and multiple binary multivariable logistic models were used to examine the factors associated with the outcome variables. RESULTS: Between 2007 and 2016, the percentage of adequate ANC visits increased from 71.20 to 79.8%, and that of facility-based delivery increased from 40.90 to 74.60%. The odds of attending at least four ANC visits and formal institutional delivery were low among women residing in rural area, but high among women with higher education, used electronic media, and lived in high wealth index households. Additionally, attending ANC at least four times increased the odds of facility-based delivery by almost threefold. CONCLUSION: The findings suggest that key maternal healthcare utilization indicators have improved substantially, especially facility-based delivery. However, a large proportion of women remain deprived of these life-saving health services in the post-war era. Greater healthcare efforts are needed to improve the quality and coverage of maternal healthcare in order to enhance maternal survival in Liberia.
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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 | 0,003 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».