Factors associated with mobile phone usage to access maternal and child healthcare among women of urban slums in Dhaka, Bangladesh: a cross-sectional study
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: With the acute shortage of human resources and infrastructure, mobile phones can be a critical tool for accessing health services and strengthening health systems in Bangladesh. Yet, there is a scarcity of evidence on the use of mobile phones in this context for accessing health services. In this study, we sought to explore the current use of mobile phones for accessing maternal and child healthcare and its determinants among recently delivered women in urban slums of Bangladesh. METHODS: The data were collected through interviewing 800 recently delivered women from eight slums of Dhaka city of Bangladesh during May and June 2018. The study followed a cross-sectional design and a two-stage cluster random sampling procedure was followed. A pretested structured questionnaire was employed to collect information. Chi square tests were performed for descriptive analyses and a multilevel binary logistic regression model was executed to explore the determinants of mobile phone usage for accessing maternal and childcare among the participants. RESULTS: Overall, 73.8% of study participants used mobile phones for accessing maternal and child healthcare. After adjusting for potential confounders, participants' age, husband's occupation, sex of household head, women's ownership of mobile phones and household wealth status were found to be significantly associated with higher odds of using mobile phones to access maternal and child healthcare. CONCLUSION: The study highlighted the possibility of implementing large-scale mobile health (mHealth) interventions in slum settlements for accessing maternal and child healthcare and is a sustainable mitigation strategy for the acute health worker crisis in Bangladesh. The findings of this study are particularly crucial for policymakers and practitioners while they revise the health policy to incorporate mHealth interventions as highlighted in the recently initiated Digital Health Strategy of Bangladesh.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».