Understanding the context of healthcare utilisation for children under-five with diarrhoea in the DRC: based on Andersen behavioural model
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Diarrhoea is one of the leading causes of death among children under 5 years old in the Democratic Republic of the Congo (DRC). Despite positive effects on prognosis, there is limited literature about the healthcare-seeking behaviours of children with diarrhoea, especially in the DRC. This study used the Andersen Behavioural Model, a theoretical framework, which was commonly adopted to study healthcare utilisation, to investigate and predict factors associated with the use of healthcare to treat diarrhoea in the DRC. METHODS: Data collected from 2626 under-five children with diarrhoea in the last 2 weeks from the Multiple Indicators Cluster Survey conducted by the National Institute of Statistics in 2017-2018, in collaboration with the United Nations Children's Fund were used in this study. Both direct and indirect relationships among four latent variables: predisposing traits, enabling resources access, health needs, and health services use were measured using the structural equation modelling to test the Andersen behavioural model. The confirmatory Factor Analysis model was also modified based on the DRC context to explore this further. RESULTS: The modified model had the goodness of fit index (GFI) of 0.972, comparative fit index (CFI) of 0.953 and RMSEA of 0.043 (95% CI: 0. 040, 0.047). Health needs (especially diarrhoea) had the largest positive direct effect on healthcare utilisation (standardized regression coefficient [β] = 0.135, P < 0.001), followed by "enabling resources" (β = 0.051, P = 0.015). Health needs also emerged as a mediator for the positive effect of predisposing on utilisation (indirect effect, β = 0.014; P = 0.009). CONCLUSION: Access to improved water and improved sanitation, as well as socioeconomic factors like household wealth, were significantly associated with health-seeking behaviours for diarrhoea treatment in the DRC. Besides, caregivers who own higher levels of educational attainments were more inclined to have positive health services uses during the treatments. Efforts are needed to enhance the oral rehydration therapy coupled with educating caregivers on its appropriate use.
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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 | 0,003 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| 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 ».