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Enregistrement W3137841023 · doi:10.21203/rs.3.rs-294318/v1

Understanding the Context of Healthcare Utilisation for Children Under-five with Diarrhea in the DRC: Based on Andersen Behavioural Model

2021· preprint· en· W3137841023 sur OpenAlexaff
Siyu Zou, Xinran Qi, Qiwei He, Zhicheng Wang, Keiko Marshall, Maria Bhura, Rie Takesue, Kun Tang

Notice bibliographique

RevueResearch Square · 2021
Typepreprint
Langueen
DomaineNursing
ThématiqueChild Nutrition and Water Access
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesTsinghua UniversityNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésStructural equation modelingHealth careContext (archaeology)Confirmatory factor analysisMedicinePsychologyEnvironmental healthClinical psychologyEconomicsGeographyEconomic growthStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Diarrhea is one of the leading causes of death among children under five years old in the Democratic Republic of the Congo (DRC). Despite positive effects on prognosis, there is limited literature about the healthcare-seeking behaviours of children with diarrhoea, especially in the DRC. This study used the Andersen Behavioural Model, a theoretical framework, which was commonly adopted to study healthcare utilisation, to investigate and predict factors associated with the use of healthcare to treat diarrhoea in the DRC. Methods Using structural equation modelling (SEM), we tested both direct and indirect relationships among four latent variables: predisposing traits, enabling resources access, health needs, and health services use. Guided by the Andersen Behavioural Model, the Confirmatory Factor Analysis model was also modified based on the DRC context. Results The modified model had the goodness of fit index (GFI) of 0.959 and RMSEA of 0.060 (95% CI: 0. 058, 0.061). Health needs (especially diarrhoea) had the largest positive direct effect on healthcare utilisation (standardized regression coefficient [β] = 0.79, P < 0.001), followed by “enabling resources” (β = 0.033, P < 0.001). Health needs also emerged as a mediator for the negative effect of predisposing traits on utilisation (indirect effect, β= -0.021; P < 0.001). Aside from predisposing traits, the proposed relationships (enabling resources access, health needs) were positively associated with healthcare utilisation. Discussion Results demonstrated that mothers with higher educational attainment, from wealthier households, and living in environments conducive to seeking health services were more likely to have positive healthcare utilisation behaviours when treating their children’s diarrhoea. Efforts are needed to strengthen and improve the caregivers’ awareness of children’s disease status, as well as communication between the healthcare system and the community. This will contribute to raising awareness of child diarrhoeal illness and their subsequent use of the healthcare system.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,086
Score d'incertitude au seuil0,171

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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.

Tête enseignante Opus0,252
Tête enseignante GPT0,415
Écart entre enseignants0,164 · 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations1
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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