Do women empowerment indicators predict receipt of quality antenatal care in Cameroon? Evidence from a nationwide survey
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: World Health Organisation (WHO) recommends quality antenatal care (ANC) for all pregnant women, as one of the strategies for achieving targets 3.1 and 3.2 of the sustainable development goals. Maternal mortality ratio remains high in Cameroon (782 maternal deaths per 100,000 live births). Extant literature suggest a positive association between women empowerment indicators and maternal healthcare utilisation in general. In Cameroon, this association has not received scholarly attention. To fill this knowledge gap, we investigated the association between women empowerment indicators and quality ANC in Cameroon. METHODS: Data of 4615 women of reproductive age were analysed from the women's file of the 2018 Cameroon Demographic and Health Survey. Quality ANC (measured by six indicators) was the outcome of interest. Binary Logistic Regression was conducted. All results of the Binary Logistic Regression analysis were presented as adjusted odds ratios (aORs) with 95% confidence intervals (CIs). All analyses were done using Stata version 14. RESULTS: In all, 13.5% of the respondents received quality ANC. Women with low knowledge level (aOR = 0.66, CI 0.45, 0.98) had a lesser likelihood of receiving quality ANC compared to those with medium knowledge level. Women who highly approved wife beating (aOR = 0.54, CI 0.35, 0.83) had lesser odds of receiving quality ANC compared to those with low approval of wife beating. CONCLUSION: The study has pointed to the need for multifaceted approaches aimed at enhancing the knowledge base of women. The Ministry of Public Health should collaborate and intensify female's reproductive health education. The study suggests that women advocacy and maternal healthcare interventions in Cameroon must strive to identify women who approve of wife beating and motivate them to disapprove all forms of violence.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».