Measuring and explaining changing patterns of inequality in institutional deliveries between urban and rural women in Ghana: a decomposition analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Despite recent progress in improving access to maternal health services, the utilization of these services remains inequitable among women in developing countries, and rural women are particularly disadvantaged. This study sought to measure i) disparities in the rates of institutional births between rural and urban women in Ghana, ii) the extent to which existing disparities are due to differences in the distribution of the determinants of institutional delivery between rural and urban women, and iii) the extent to which existing disparities are due to discrimination in resource availability. METHODS: Using Demographic and Health Survey data from 2003, 2008, and 2014, this study decomposed inequalities in institutional delivery rates among urban and rural Ghanaian woman using the Oaxaca, the Blinder, and related decompositions for non-linear models. The determinants of the observed inequalities were also analyzed. RESULTS: Institutional delivery rates in urban areas exceeded those of rural areas by 32.4 percentage points due to differences in distribution of the determinants of institutional delivery between the two areas. The main determinants driving the observed disparities were wealth, which contributed to about 16.1% of the gap, followed by education level, and number of antenatal visits. CONCLUSION: Relative to urban women, rural women have lower rates of institutional deliveries due primarily to lower levels of wealth, which results in financial barriers in accessing maternal health services. Economic empowerment of rural women is crucial in order to close the gap in institutional delivery between urban and rural women.
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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 | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».