Factors influencing mothers’ health care seeking behaviour for their children: evidence from 31 countries in sub-Saharan Africa
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Almost half of the estimated 5.3 million deaths of under-five children in 2018 occurred in sub-Saharan Africa with morbidity contributing substantially to these deaths. Seeking medical care for children has been described as an important measure of reducing mortality occasioned by morbidity. This study examined factors influencing mothers' health seeking behaviour for their children in sub-Saharan Africa. METHODS: This study made use of data from Demographic and Health Surveys (DHS) of 31 countries in sub-Saharan Africa. The study involved 75,982 children who received or did not receive measles vaccine and 93,142 children who sought or did not seek medical care when affected by fever or cough and diarrhoea. Binary logistic regression was applied in the analysis. RESULTS: Most of the children (74%) received measles vaccine while less than one-fifth sought medical care for fever or cough (16%) and diarrhoea (10%). Majority of the children of women who received measles vaccine and sought medical care when they had fever or cough are from richest households. Children of women with primary and secondary or higher education, children of working women and children of women that attended antenatal care during pregnancy are more likely to seek medical care for fever or cough. While children of women who live in urban areas and children of second or higher order of birth are less likely to receive measles vaccine, children aged 24-35 months and those who were of average size at birth are less likely to seek medical care for diarrhoea. CONCLUSIONS: This study has revealed that mothers' health care seeking behaviour for their children is influenced by social, maternal and child factors. Any intervention aimed at improving child health in sub-Sharan Africa should take these factors into consideration.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».