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Enregistrement W3209684742 · doi:10.1186/s12884-021-04187-5

Association of identification of facility and transportation for childbirth with institutional delivery in high priority districts of Uttar Pradesh, India

2021· article· en· W3209684742 sur OpenAlexaff
Divya Rajvanshi, John Anthony, Vasanthakumar Namasivayam, Bidyadhar Dehury, Ramesh Banadakoppa Manjappa, Ravi Prakash, Dhanunjaya Rao Chintada, Shagun Khare, Lisa Avery, Maryanne Crockett, Shajy Isac, Marissa Becker, James Blanchard, Shiva S. Halli

Notice bibliographique

RevueBMC Pregnancy and Childbirth · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGlobal Maternal and Child Health
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesBill and Melinda Gates Foundation
Mots-clésUttar pradeshMedicineReproductive medicineChildbirthIdentification (biology)Environmental healthSocioeconomicsPregnancy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Timely and skilled care is key to reducing maternal and neonatal mortality. Birth preparedness involves preparation for safe childbirth during the antenatal period to reach the appropriate health facility for ensuring safe delivery. Hence, understanding the factors associated with birth preparedness and its significance for safe delivery is essential. This paper aims to assess the levels of birth preparedness, its determinants and association with institutional deliveries in High Priority Districts of Uttar Pradesh, India. METHODS: A community-based cross-sectional survey was conducted between June-October 2018 in the rural areas of 25 high priority districts of Uttar Pradesh, India. Simple random sampling was used to select 40 blocks among 294 blocks in 25 districts and 2646 primary sampling units within the selected blocks. The survey interviewed 9458 women who had a delivery 2 months prior to the survey. Descriptive statistics were included to characterize the study population. Multivariable logistic regression analyses were performed to identify the determinants of birth preparedness and to examine the association of birth preparedness with institutional delivery. RESULTS: Among the 9458 respondents, 61.8% had birth preparedness (both facility and transportation identified) and 79.1% delivered in a health facility. Women in other caste category (aOR = 1.24, CI 1.06-1.45) and those with 10 or more years of education (aOR = 1.68, CI 1.46-1.92) were more likely to have birth preparedness. Antenatal care (ANC) service uptake related factors like early registration for ANC (aOR = 1.14, CI 1.04-1.25) and three or more front line worker contacts (aOR = 1.61, CI 1.46-1.79) were also found to be significantly associated with birth preparedness. The adjusted multivariate model showed that those who identified both facility and transport were seven times more likely to undergo delivery in a health facility (aOR = 7.00, CI 6.07-8.08). CONCLUSION: The results indicate the need for focussing on marginalized groups for improving birth preparedness. Increasing ANC registration in the first trimester of pregnancy, improving frontline worker contact, and optimum utilization of antenatal care check-ups for effective counselling on birth preparedness along with system level improvements could improve birth preparedness and consequently institutional delivery rates in Uttar Pradesh, India.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,040
Score d'incertitude au seuil0,080

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,008
Tête enseignante GPT0,228
Écart entre enseignants0,220 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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