Maternal health services utilisation among primigravidas in Uganda: what did the MDGs deliver?
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Achieving maternal health outcomes in the SDGs requires the implementation of more targeted policies and strategies. While the MDGs may have deepened our understanding in this regard, we know little about the trends in maternal health services utilisation among primigravidas, and how age and geographical regions could have influenced these trends. In this study, we examined utilisation of antenatal and skilled delivery services among primigravidas in Uganda, a country with one of the highest maternal mortality ratios, and where early childbearing and its attendant challenges are common. METHODS: Guided by Andersen's Behavioural Model, we fitted multivariate regression models to a pooled dataset of the 2006, 2011 and 2016 Ugandan Demographic and Health Survey (n = 3477) to understand the dynamics in Antenatal Care (ANC) and Skilled Birth Attendance (SBAs) utilisation among primigravidas. Post-estimation margins were employed to further highlight the effect of age and geographical regions. RESULTS: The analyses show an improvement in access to maternal health services among primigravidas from 2006 to 2016. Compared to 2006, primigravidas in 2016 were 48%, 24% and 2.98 times more likely to have early ANC, four or more ANC visits, and SBAs, respectively. Altogether, a primigravida in 2016 relative to 2006 was 42% more likely to meet all three maternal health service indicators. Post-estimation margins analyses on age and geographical disparities revealed that younger primigravidas have lower probability, while primigravidas in Eastern Region, one of the most deprived in the country, have the lowest probability of accessing maternal health services. Also, the study found education, wealth, women's household decision-making power, place of residence as important determinants of ANC visits and SBAs. CONCLUSIONS: Based on our findings, it is important to address the vulnerabilities of primigravidas, particularly younger individuals, in accessing early ANC. Uganda should scale-up decentralisation and integration of maternal health delivery in local communities as a strategy of addressing lingering geographical disparities, and ultimately improve maternal health outcomes in the SDGs period.
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 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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».