Predictors of institutional delivery service utilization among women of reproductive age in Senegal: a population-based study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: In Senegal, sub-Saharan Africa, many women continue to die from pregnancy and childbirth complications. Even though health facility delivery is a key intervention to reducing maternal death, utilization is low. There is a dearth of evidence on determinants of health facility delivery in Senegal. Therefore, this study investigated the predictors of health facility-based delivery utilization in Senegal. METHODS: Data from the 2017 Senegal Continuous Survey were extracted for this study, and approximately 11,487 ever-married women aged 15-49 years participated. Chi-square test was used to select significant variables and multivariable logistic regression analysis was performed to identify statistically significant predictors at a 95% confidence interval with a 0.05 p-value using Stata version 14 software. RESULTS: Facility-based delivery utilization was 77.7% and the main predictors were maternal educational status (primary school Adjusted Odds Ratio [aOR] = 1.44, 95% CI; 1.14-1.83; secondary school aOR = 1.62, 95% CI; 1.17-2.25), husband's educational status (primary school aOR = 1.65, 95% CI; 1.24-2.20, secondary school aOR = 2.17, 95% CI; 1.52-3.10), maternal occupation (agricultural-self-employed aOR = 0.77, 95% CI; 0.62-0.96), ethnicity (Poular aOR = 0.74, 95% CI; 0.56-0.97), place of residence (rural aOR = 0.57, 95% CI; 0.43, 0.74), media exposure (yes aOR = 1.26, 95% CI; 1.02-1.57), economic status (richest aOR = 5.27, 95% CI; 2.85-9.73), parity (seven and above aOR =0.46, 95% CI; 0.34-0.62), wife beating attitude (refuse aOR =1.23, 95% CI; 1.05-1.44) and skilled antenatal care (ANC) (yes aOR = 4.34, 95% CI; 3.10-6.08). CONCLUSION: Uptake of health facility delivery services was seen among women who were educated, exposed to media, wealthy, against wife-beating, attended ANC by skilled attendants and had educated husbands. On the other hand, women from ethnic groups like Poular, those working in agricultural activities, living in rural setting, and those who had more delivery history were less likely to deliver at a health facility. Therefore, there is the need to empower women by encouraging them to use skilled ANC services in order for them to gain the requisite knowledge they need to enhance their utilization of health facility delivery, whiles at the same time, removing socio-economic barriers to access to health facility delivery that occur from low education, poverty and rural dwelling.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».