Utilization of deworming medication and its associated factors among pregnant married women in 26 sub-Saharan African countries: a multi-country analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Deworming is one of the strategies to reduce the burden of anemia among pregnant women. Globally, pregnant women in sub-Saharan Africa are more affected by anemia. Therefore, this study examined both the coverage and demographic, socioeconomic, and women empowerment-related factors associated with the utilization of deworming medication among pregnant married women in sub-Saharan Africa. METHODS: We used data from the most recent Demographic and Health Surveys of 26 countries in sub-Saharan Africa conducted between 2010 and 2019. Using Stata version-14 software, analysis was done on 168,910 pregnant married women. Bivariate and multivariable logistic regression analyses were conducted to examine the factors associated with the utilization of deworming medication. The results were presented using adjusted odds ratios (aORs) at 95% confidence intervals (CIs). RESULTS: The pooled results showed that about 50.7% (95% CI 48.2-53.3%) of pregnant married women in the studied countries took deworming medications, and this varied from as high as 84.1% in Sierra Leone to as low as 2% in Angola. Regarding sub-regional coverage, the highest and lowest coverages were seen in East Africa (67.6%, 95% CI 66.0-69.1%) and West Africa (24.3%, 95% CI 22.4-26.4%) respectively. We found higher odds of utilization of deworming medication among older pregnant married women (aOR=1.93, 95% CI 1.32-2.84), women with educated husbands (aOR=1.40, 95% CI 1.11-1.77), wealthier women (aOR=3.12, 95% CI 1.95-4.99), women exposed to media (aOR=1.46, 95% CI 1.18-1.80), and those who had four or more antenatal care visits (aOR=1.51, 95% CI 1.24-1.83). CONCLUSIONS: Enhancing women's education, disseminating information about maternal healthcare services through mass media, and ensuring that women from economically disadvantaged households benefit from national economic growth can be considered as deworming medication improvement strategies in sub-Saharan Africa. Moreover, providing more attention to adolescents or young pregnant women and increasing the number of antenatal care visits could be considered to increase deworming uptake among pregnant married women.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».