Microcredit Membership and Self-Reported Healthcare Autonomy among Bangladeshi Women
Notice bibliographique
Résumé
Participation in microcredit programs has so far received widespread research and policy attention in the context of health and empowerment among Bangladeshi women. However, not much is known regarding the relationship between participation in microcredit programs and healthcare autonomy (HA) among women. In the present study, we analyzed two nationally representative surveys (Bangladesh Demographic and Health Survey 2004 and 2014), to assess the relationships between MC membership and HA among adult women (n = 29163), while adjusting for various sociodemographic correlates. Self-reported healthcare decision-making autonomy was assessed by asking whether or not the participant had final say on her healthcare. The findings revealed that between 2004 (20.9%, 95%CI = 19.8, 22.0) and 2014 (14.1%, 95%CI = 13.3, 15.0), the proportion of women reporting HA decreased significantly, despite considerable improvements across several socioeconomic indices, including higher education enrollment and labor market participation. Between 2004 and 2014, the percentage of microcredit borrowers decreased for Grameen (18.9% vs. 10.7%) and BRAC (7.9% vs. 7.4%), while it increased for BRDB (0.9% vs. 7.0%). A multivariate regression analysis revealed that Grameen Bank membership was positively associated with reporting HA in both male- (OR = 1.16, 95%CI = 1.09, 1.23) and female-headed households (OR = 1.44, 95%CI = 1.13, 1.85). A positive association between microcredit membership and HA was also observed for BRAC (OR = 1.33, 95%CI = 1.20, 1.47) and BRDB (OR = 1.18, 95%CI = 1.09, 1.29), but in the male-headed households only. Further analysis indicated that membership with Grameen bank was the most important predictor of HA, followed by BRAC, BRDB, and ASA, with the degree of importance varying substantially between male- and female-headed households. In conclusion, these findings suggest the potential of microcredit programs to promote healthcare autonomy among Bangladeshi women and provide insights for further research, as to why certain programs are more effective than others.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,001 |
| 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 ».