Maternal healthcare utilsation and complete childhood vaccination in sub-Saharan Africa: a cross-sectional study of 29 nationally representative surveys
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The objective of the study was to examine the association between maternal healthcare utilisation and complete childhood vaccination in sub-Saharan Africa. DESIGN: Our study was a cross-sectional study that used pooled data from 29 countries in sub-Saharan Africa. PARTICIPANTS: A total of 60 964 mothers of children aged 11-23 months were included in the study. OUTCOME VARIABLES: The main outcome variable was complete childhood vaccination. The explanatory variables were number of antenatal care (ANC) visits, assistance during delivery and postnatal care (PNC). RESULTS: The average prevalence of complete childhood vaccination was 85.6%, ranging from 67.0% in Ethiopia to 98.5% in Namibia. Our adjusted model, children whose mothers had a maximum of three ANC visits were 56% less likely to have complete vaccination, compared with those who had at least four ANC visits (adjusted OR (aOR)=0.44, 95% CI 0.42 to 0.46). Children whose mothers were assisted by traditional birth attendant/other (aOR=0.43, 95% CI 0.41 to 0.56) had lower odds of complete vaccination. The odds of complete vaccination were lower among children whose mothers did not attend PNC clinics (aOR=0.26, 95% CI 0.24 to 0.29) as against those whose mothers attended. CONCLUSION: The study found significant variations in complete childhood vaccination across countries in sub-Saharan Africa. Maternal healthcare utilisation (ANC visits, skilled birth delivery, PNC attendance) had significant association with complete childhood vaccination. These findings suggest that programmes, interventions and strategies aimed at improving vaccination should incorporate interventions that can enhance maternal healthcare utilisation. Such interventions can include education and sensitisation, reducing cost of maternal healthcare and encouraging male involvement in maternal healthcare service utilisation.
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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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».