Compliance with iron and folic acid supplementation and associated factors among pregnant women in Ethiopia: a systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Background: Anaemia is one of the world’s leading cause of disability and the most serious global health issues. Globally about 38% (32 million) pregnant women are anaemic, from which 46.3% (9.2 million) are in Africa. Methods: Works of articles from PubMed, Medline and Google Scholar journal data-base were considered. Entirely articles allied to compliance and determinants of AFA supplementation were captured. The authors used modified Newcastle-Ottawa quality appraisal rule for cross-sectional works to assess the excellence of the studies for consideration and, tracked preferred reporting items for systematic reviews and meta-analysis guideline. The pooled effect size was calculated with the review manager and compressive meta-analysis software. Results: Eighteen studies with a total of 6649 pregnant women were included for analysis. Compliance of IFA supplementation in pregnancy in Ethiopia was 46.1%. Women who had experienced counselling on IFAS were 1.16 times, OR:1.16, (95% CI, 0.54, 2.50), knowledge on IFAS were 3.20 times, OR:3.20, (95% CI, 1.31, 7.85), knowledge of anaemia were five times OR:5.10, (95% CI, 1.87, 13.94), fourth visit for ANC were 1.58 times OR:1.58, (95% CI, 0.59, 3.42) and early registration for ANC were three times OR: 3.19, (95% CI, 0.77, 13.26) more likely to have compliance with IFAS compared to their counterpart. Conclusions: There is low compliance of IFAS in different parts of Ethiopia. Lack of counselling on IFAS, knowledge of IFAS and anaemia, no fourth visit for ANC and timing in ANC registration were factors that hinder compliance of IFAS.
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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 | 0,014 | 0,029 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,014 | 0,030 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».