Implication of Natal Care and Maternity Leave on Child Morbidity: Evidence from Ghana
Notice bibliographique
Résumé
The aim of government with the help of the Ghana Health Service (GHS) and other stakeholders has been to reduce the level of child morbidity which leads to child mortality in Ghana. This study on natal care and its implication on child morbidity would help the government in formulating appropriate policies to curb this problem. This study uses Acute Respiratory Infection (ARI) which is an infection of the lungs and respiratory tract as a proxy for child morbidity. The specific aim of this study is to ascertain the effect of Natal Care (Antenatal care, Delivery care and Post-natal care) and Maternity leave on Child Morbidity. The study employed data from the Ghana Demographic and Health Survey (2014) using the Probit estimation method to estimate the health, demographic and income factors that influence child morbidity in Ghana. It shows evidence that some stages of natal care, unpaid maternity leave, and other demographic factors have a significant impact on child morbidity in Ghana. Specifically, failure to receive post-natal care within first week of delivery causes a 3% increase in the possibility of ARI in children under five. The study also shows that a mother’s income determines her health care purchases; in that an unpaid maternity leave causes a 3.9% increase in the possibility of ARI in children under five compared to a paid maternity leave.
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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 | 0,010 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».