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Enregistrement W3086467954 · doi:10.1093/fampra/cmaa053

Factors affecting the utilization of antenatal care services among women in Guinea: a population-based study

2020· article· en· W3086467954 sur OpenAlexaff
Gebretsadik Shibre, Betregiorgis Zegeye, Dina Idriss-Wheeler, Sanni Yaya

Notice bibliographique

RevueFamily Practice · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGlobal Maternal and Child Health
Établissements canadiensGlobal Affairs CanadaUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineLogistic regressionResidenceOdds ratioConfidence intervalDemographyEthnic groupPopulationEnvironmental healthInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Evidence suggests that a better understanding of determinants of antenatal care (ANC) utilization is crucial to reducing maternal and child deaths. Little is known about the utilization of ANC services in Guinea. OBJECTIVE: The aim of this study was to explore factors determining utilization of skilled ANC in Guinea. METHODS: This study focused on a sample of 7812 ever married women. Using multivariate logistic regression, factors associated with the utilization of ANC were identified. The output of the multivariate logistic regression was presented using adjusted odds ratio and the corresponding 95% confidence interval (CI). RESULTS: Several factors had significant association with utilization of skilled ANC service in Guinea: having decision-making power (2.21, 95% CI: 1.63, 3.00), employment status (1.86, 95% CI: 1.39, 2.48), media exposure (1.60, 95% CI: 1.26, 2.02), maternal education (2.68, 95% CI: 1.36, 5.28), husband/partner education status (1.66, 95% CI: 1.08, 2.55), household economic status (2.19, 95% CI: 1.40, 3.44), place of residence (0.29, 95% CI: 0.16, 0.50) and ethnicity (0.40, 95% CI: 0.23, 0.69). CONCLUSIONS: These findings suggest a variety of socio-demographic and economic factors as well as media exposure are associated with women's use of ANC. Policymakers should implement appropriate measures to address the existing variations and gaps in ANC services utilization among different subgroups of women in Guinea.

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 enseignants0,138
Score d'incertitude au seuil0,797

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
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 Opus0,046
Tête enseignante GPT0,330
Écart entre enseignants0,284 · 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

Citations37
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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