Changing scenario of C-section delivery in India
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Caesarean section (C-section) delivery is a serious maternal health concern in the long run. Notedly, there is a lack of studies dealing with understanding the ways and reasons of C-section deliveries becoming a public health issue in today's time in India and the measures to reduce the unnecessary caesarean sections. We have conducted this study to study the changes in the state-wise prevalence of C-section deliveries in India and understand C-section delivery's socioeconomic and biomedical predictors. MATERIALS AND METHODS: The study uses data from the fourth and fifth rounds of the National Family Health Surveys (NFHS). The per cent differences in the C-section deliveries from NFHS-4 to NFHS-5 across the states were measured through relative changes. The association between the C-section delivery and socioeconomic and biomedical factors were assessed using multiple logistic regression. RESULTS: This study revealed that the C-section deliveries are higher in the southern states than in the other parts of India. Literacy plays a vital role in C-section deliveries. The probabilities of C-section deliveries are more in 30-40 and 40 + years. The women belonging to the median wealth index category were more likely (OR-CI, 1.62 [1.55-1.66]) to undergo the C-section followed by the women from wealthy households (OR-CI, 1.46 [1.41-1.52]). CONCLUSION: The Government's health policymakers should take the initiative to reduce the C-section section delivery by means of building maternal health literacy and awareness among women and the community so that its future implications can be minimised. It is crucial to formulate a mandate and implement it in the states where C-sections are too high through community health workers and primary care providers.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».