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Enregistrement W4255293690 · doi:10.21203/rs.3.rs-43681/v4

Birth preparedness and complication readiness among women of reproductive age in Kenya and Tanzania: a community-based cross-sectional survey

2020· preprint· en· W4255293690 sur OpenAlexfundno aff
James Orwa, Samwel Maina Gatimu, Michaela Mantel, Stanley Lüchters, Micheal Mugerwa, Sharon Brownie, Leonard Subi, Secilia Mrema, Lucy Nyaga, Grace Edwards, Loveluck Mwasha, Kahabi Isangula, Edna Selestine, Sofia Jadavji, Rachel Pell, Columba Mbekenga, Marleen Temmerman

Notice bibliographique

RevueResearch Square · 2020
Typepreprint
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGlobal Maternal and Child Health
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesGovernment of CanadaGovernment of the Republic of KenyaAga Khan Foundation CanadaAga Khan Foundation
Mots-clésTanzaniaCross-sectional studyPreparednessMedicineDemographyObstetricsSocioeconomicsPolitical scienceSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background: Delayed health-seeking continues to contribute to preventable maternal and neonatal deaths in low resource countries. Some of the strategies to avoid the delay include early preparation for the birth and detection of danger signs. We aimed to assess the level of practice and factors associated with birth preparedness and complication readiness (BPCR) in Kenya and Tanzania. Methods: We conducted community-based multi-stage cross-sectional surveys in Kilifi and Kisii counties in Kenya and Mwanza region in Tanzania and included women who delivered two years preceding the survey (2016–2017). A woman who mentioned at least three out of five BPCR components was considered well-prepared. Bivariate and multivariable proportional odds model were used to determine the factors associated with the BPCR. The STROBE guidelines for cross-sectional studies informed the design and reporting of this study. Results: Only 11.4% (59/519) and 7.6% (31/409) of women were well-prepared for birth and its complications in Kenya and Tanzania, respectively, while 39.7% and 30.6% were unprepared, respectively. Level of education (primary: adjusted odds ratio (aOR): 1.59, 95% CI: 1.14–2.20, secondary: aOR: 2.24, 95% CI: 1.39–3.59), delivery within health facility (aOR: 1.63, 95% CI: 1.15–2.29), good knowledge of danger signs during pregnancy (aOR: 1.28, 95% CI: 0.80–2.04), labour and childbirth (aOR: 1.57, 95% CI: 0.93–2.67), postpartum (aOR: 2.69, 95% CI: 1.24–5.79), and antenatal care were associated with BPCR (aOR: 1.42, 95% CI: 1.13–1.78). Conclusion: Overall, most pregnant women were not prepared for birth and its complications in Kilifi, Kisii and Mwanza region. Improving level of education, creating awareness on danger signs during preconception, pregnancy, childbirth, and postpartum period, and encouraging antenatal care and skilled birth care among women and their male partners/families are recommended strategies to promote BPCR practices and contribute to improved pregnancy outcomes in women and newborns.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,989

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,131
Tête enseignante GPT0,434
Écart entre enseignants0,303 · 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 tête enseignante, 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

Citations3
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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