Predictors of prolonged hospitalization after vaginal birth in Ghana: A comparative study
Notice bibliographique
Résumé
Early discharge after child delivery although indispensable, but maybe precluded by several factors. The effect of these factors on prolonged length of stay (LOS) after vaginal delivery has been sparsely investigated in Ghana. This limits understanding of potential leading indicators to inform intervention efforts and optimize health care delivery. This study examined factors associated with prolonged LOS after vaginal birth in two time-separated cohorts in Ghana. We analyzed data from Ghana's demographic and health surveys in 2007 and 2017. Our comparative analysis is based on subsamples in 2007 cohort (n = 2,486) and 2017 cohort (n = 8,065). A generalized estimating equation (GEE) with logistic regression was used to examine predictors of prolonged LOS after vaginal delivery. The cluster effect was accounted for using the exchangeable working correlation. The odds ratios (OR) and 95% confidence interval were reported. We found that 62.4% (1551) of the participants in 2007 had prolonged LOS after vaginal delivery, whereas the prevalence of LOS in the 2017 cohorts was 44.9% (3617). This constitutes a 17.5% decrease over the past decade investigated. Advanced maternal age (AOR = 1.24, 95% Cl 1.01-1.54), place of delivery (AOR = 1.18, 95% Cl 1.02-1.37), child's size below average (AOR = 1.14; 95% Cl 1.03-1.25), and problems suffered during/after delivery (AOR = 1.60; 95% Cl 1.43-1.80) were significantly associated with prolonged (≥ 24 hours) length of hospitalization after vaginal delivery in 2017. However, among variables that were available in 2007, only those who sought delivery assistance from non-health professionals (AOR = 1.89, 95% CI: 1.00-3.61) were significantly associated with prolonged LOS in the 2007 cohort. Our study provides suggestive evidence of a reduction in prolonged LOS between the two-time points. Despite the reduction observed, more intervention targeting the identified predictors of LOS is urgently needed to further reduce post-vaginal delivery hospital stay. Also, given that LOS is an important indicator of medical services use, an accurate understanding of its prevalence and associated predictors are useful in assessing the efficiency of hospital management practices and the quality of care of patients in Ghana.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».