Determinants of growth monitoring and promotion service utilization among children 0–23 months of age in northern Ethiopia: unmatched case-control study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: One of the strategies to promote child health and reduce child mortality is growth monitoring and promotion services. But, there is limited information on determinants of Growth Monitoring and Promotion service utilization. OBJECTIVE: To identify determinants of growth monitoring and promotion (GMP) service utilization among children 0-23 months of age in Legambo district, South Wollo zone, Northern Ethiopia, 2020. METHODS: Community based un-matched case-control study was conducted on 363 (91 cases and 272 controls) study participants from March 15 to April 15, 2020. A multi-stage sampling technique was employed to select the study participants. Bivariable and multivariable logistic regressions were performed and an adjusted odds ratio with 95% confidence intervals was estimated to identify determinants of GMP service utilization. RESULTS: A total of 358 mothers (89 cases and 269 controls) with 98.6% response rate were included in the study. The mean (±SD) age of child was 11.66(±6.29) months among controls and 15.02 (±6.06) months among cases. Good maternal knowledge (AOR) = 2.42; 95% CI: 1.23, 4.75), favorable attitude (AOR = 2.45; 95% CI; 1.20, 4.98), counseling on GMP (AOR = 2.34; 95% CI; 1.19, 4.56), attending ante natal care services (AOR = 2.46; 95% CI: 1.18, 5.16), index child age 12-17 months (AOR = 3.45; 95% CI: 1.26, 9.41) and 18-23 months (AOR = 4.38; 95% CI: 1.53, 12.49), and short distance to health facilities (AOR = 4.53; 95% CI; 1.99, 10.28) were determinants of GMP service utilization. CONCLUSION: Index child age, good knowledge, favorable attitude, attending antenatal care services, receiving nutritional counseling, and a short distance to health facility were determinants of GMP service utilization. Nutritional interventions should emphasize nutritional counseling and accessibility of growth monitoring and promotion services.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».