Antenatal care and skilled birth in the fragile and conflict‐affected situation of Burundi
Notice bibliographique
Résumé
Burundi is a fragile and conflict-affected state characterized by persistent conflict and political violence. Amid this conflict, Burundi has one of the highest maternal mortality rates globally-548 per 100,000 births as of 2017, such deaths could be prevented with antenatal care (ANC). This cross-sectional study aimed to examine the association between conflict and ANC and skilled birth attendant (SBA) utilization. Logistic regression analysis was conducted using the 2016-2017 Burundi Demographic and Health Survey (n = 8581), as well as a Near Analysis Geographic Information System exploration. Results show that women in extremely high conflict regions were less likely to have four antenatal visits (odds ratio [OR] = 0.79, p < 0.05). However, they were more likely to use a SBA (OR = 2.31, p < 0.001) and to deliver in a hospital (OR = 1.69, p < 0.001). As well, gender equality, education, and watching television were correlated with an increased likelihood of utilization. In contrast, unwanted pregnancies and increased parity were correlated with decreased use. Moreover, with renewed violence erupting in 2015, uptake of care has likely further stagnated or declined. If Sustainable Development Goal 3.1's objective of reducing maternal mortality globally is to be achieved, women's access to maternal healthcare services in conflicted-affected areas such as Burundi must be improved.
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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 | 0,004 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».