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Enregistrement W3010001237 · doi:10.1186/s12884-020-2775-8

Are perceived barriers to accessing health care associated with inadequate antenatal care visits among women of reproductive age in Rwanda?

2020· article· en· W3010001237 sur OpenAlexafffund
Marie Paul Nisingizwe, Germaine Tuyisenge, Celestin Hategeka, Mohammad Ehsanul Karim

Notice bibliographique

RevueBMC Pregnancy and Childbirth · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGlobal Maternal and Child Health
Établissements canadiensCentre for Advancing Health OutcomesSt. Paul's HospitalSimon Fraser UniversityUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesUniversity of British Columbia
Mots-clésMedicineReproductive medicinePsychological interventionLogistic regressionFamily medicineReproductive healthHealth carePublic healthEnvironmental healthPregnancyPopulationNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Maternal and child mortality remain a global health concern despite different interventions that have been implemented to address this issue. Adequate antenatal care (ANC) is crucial in reducing maternal and neonatal morbidity and mortality. However, in Rwanda, there is still suboptimal utilization of ANC services. This study aims to assess the relationship between perceived barriers to accessing health care and inadequate ANC visits among women of reproductive age in Rwanda. METHODS: This study is cross-sectional using secondary data from the 2014-15 Rwanda demographic and health survey (RDHS). The study included 5876 women aged 15-49 years, and the primary outcome of the investigation was inadequate ANC visits defined as delayed first ANC visit and non-completion of at least four recommended visits during the pregnancy period. The primary exposure was perceived barriers to accessing health care, operationalized using the following 4 variables: distance to the health facility, getting money for treatment, not wanting to go alone and getting permission to go for treatment. A survey-weighted multivariable logistic regression analysis and backward elimination method based on Akaike information criterion (AIC) was used to select the final model. We conducted a number of sensitivity analyses using stratified and weighting propensity score methods and investigated the relationship between the outcome and each barrier to care separately. RESULTS: Of 5, 876 women included in the analysis, 53% (3132) aged 20 to 34 years, and 44% (2640) were in the lowest wealth index. Overall, 64% (2375) of women who perceived to have barriers to health care had inadequate ANC visits. In multivariable analysis, women who perceived to have barriers to health care had higher odds of having inadequate ANC visits (OR: 1.14; 95% CI: 0.99, 1.31). However, the association was borderline statistically significant. The findings from sensitivity analyses were consistent with the main analysis results. CONCLUSION: The study suggests a positive association between perceived barriers to health care access and inadequate ANC visits. The findings speak to a need for interventions that focus on improving access to health care in Rwanda to increase uptake of ANC services.

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

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,055
Score d'incertitude au seuil0,738

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,015
Tête enseignante GPT0,264
Écart entre enseignants0,249 · 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

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations58
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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