Maternity waiting home Utilization and associated factors among women who gave birth in the Digelu and Tijo district of the Arsi Zone, Oromia, Ethiopia
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Maternity Waiting Homes (MWHs) is an intervention designed to reduce maternal and perinatal mortality. Ethiopia has introduced the intervention before three decades however; its utilization is very low. Therefore, this study is aimed to assess MWH utilization and associated factors among women who gave birth in the last 12 months in Digelu and Tijo district Arsi Zone Oromia Region, Ethiopia. Methods Community-based cross-sectional study was conducted in April 2019 on 530 randomly selected women. Data were collected by face-to-face interview using structured questionnaire. Descriptive statistics and logistics regressions were used to analyze the results. Adjusted odds ratio and 95% confidence interval were respectively calculated to measure strength of association and its statistical significance.The confidence interval was used to declare statistical significance in the final model. Results One hundred twenty-five (23.6%) of the respondents used maternity waiting home. Traveling time less than and equals to 60 minutes from a nearby health facility (AOR=0.16, 95% CI: 0.09, 0.27), women’s decision power (AOR=1.81, 95% CI: 1.10, 2.96), not utilizing antenatal care (AOR=0.6, 95% CI: 0.37, 0.97) and delivering more than three children (AOR=0.56, 95% CI: 0.34, 0.90) were independently associated with utilizing the maternity waiting home. Conclusion Even though the MWH was designed to reduce maternal and perinatal mortality, less than a quarter (23.6%) of women delivered in the last 12 months before the study in the Digelu and Tijo District had utilized the services. Increasing availability of the service, promoting antenatal care utilization, empowering women and evolving policy makers are recommended to enhance the current low utilization of the MWH.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».