Assessment of the Quality of Antenatal and Postnatal Care Services in Primary Health Centres in Rural Nigeria
Notice bibliographique
Résumé
Maternal mortality ratio in Nigeria is estimated to be 512 deaths per 100,000 live births. As with other low-income countries, a higher proportion of these deaths occur among women living in rural areas and in poor communities where access to maternal health care is limited by several barriers including quality of care in health facilities. The objective of this study was to assess the quality of antenatal and postnatal care in Primary Health Centres (PHCs) in two rural Local Government Areas of Edo State in Southern Nigeria. The data were obtained from exit interviews with 177 women after completion of antenatal and postnatal care in eight randomly selected PHCs. The interview questionnaire was adapted from the 2017 results-based financing exit interviews conducted by the World Bank in collaboration with the Federal Ministry of Health and the National Bureau of Statistics. It consisted of questions on the treatment received by women. The data were analysed with descriptive statistics and logistic regression. The results showed the self-reporting by women of sub-optimal offerings of 20 signal antenatal treatments and 8 signal postnatal care treatments. Close to half (45.6%) of the respondents for antenatal care reported receiving sub-optimal antenatal treatments compared to about a third of postnatal care attendees. The predictors of sub-optimal offerings of standard PHC care included local government area, marital status and previous childbirths. We conclude that concerted actions by health providers and policymakers in the PHCs to develop policies and interventions will improve the quality of delivery of antenatal and postnatal services in rural PHCs in Nigeria.
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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 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».