Health insurance coverage and antenatal care services utilization in West Africa
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: In recent decades, there has been a significant focus towards the improvement of maternal mortality indicators in low-and middle-income countries. Though progress has been made around the world, West Africa has maintained an elevated burden of diseases. One proposed solution to increasing access to primary care services is health insurance coverage. As limited evidence exists, we sought to understand the relationship between health insurance coverage and at least four antenatal care (ANC) visits in West Africa. METHODS: Demographic and Health Survey data from 10 West African countries were weighted, cleaned, and analysed. The total sample was 79,794 women aged 15 to 49 years old were considered for the analysis. Health insurance coverage was the explanatory variable, and the outcome variable was number of ANC visits. The data were analysed using binary logistic regression. The results were presented using crude and adjusted odds ratio (aOR) at 95% confidence interval. RESULTS: Approximately 86.73% of women who were covered by health insurance had four or more ANC visits, compared to 55.15% for women without insurance. In total, 56.91% of the total sample attended a minimum of four ANC visits. Women with health insurance coverage were more likely to make the minimum recommended number of ANC visits than their non-insured-peers (aOR [95% CI] =1.55 [1.37-1.73]). CONCLUSION: Health insurance is a significant determinant in accessing primary care services for pregnant women. Yet, very few in the region are covered by an insurance scheme. In the wake of the COVID-19 pandemic, policy makers should prioritize rapid solutions to provide primary care while setting the infrastructure for long-term and sustainable options such as publicly run health insurance schemes.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».