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Enregistrement W3111663684 · doi:10.21203/rs.3.rs-26381/v1

Socioeconomic inequalities in maternal healthcare utilization in Zambia: 1997-2014

2020· preprint· en· W3111663684 sur OpenAlexaff
Zhifei He, Ghose Bishwajit, Sanni Yaya, Zhaohui Cheng, Tailai Wu

Notice bibliographique

RevueResearch Square (Research Square) · 2020
Typepreprint
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGlobal Maternal and Child Health
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesSouthwest UniversityNational Social Science Fund of ChinaNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésSocioeconomic statusInequalityHealth careMultivariate statisticsMultivariate analysisEnvironmental healthGeographyMedicineSocioeconomicsDemographyEconomic growthEconomicsPopulationSociologyStatisticsMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Exploring the trends and socioeconomic inequalities in the use of maternal healthcare utilisation between 1997 and 2014. Methods Data were analyzed using descriptive and multivariate regression methods. Results Women in the higher wealth quintiles (Q4 and Q5) generally had higher prevalence of using health facility delivery and postnatal care services compared with those in the lower wealth quintiles (Q1 and Q2), whereas the prevalence of timely and adequate ANC visit was comparatively higher among those in the lower wealth quintiles. Conclusion Findings indicated important sociodemographic inequalities in using maternal healthcare services, addressing which may help promote the utilisation of these services.

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)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,062
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0030,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,011
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,002

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 Opus0,226
Tête enseignante GPT0,483
Écart entre enseignants0,258 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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

Citations0
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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