Assessment of Effective Coverage of Antenatal Care and Associated Factors in Squatter Settlements of Islamabad Capital Territory, Pakistan: An Analytical Cross-Sectional Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Effective coverage of antenatal care (ANC) goes beyond contact coverage and assesses the quality of service provided. We used World Health Organization's recommended positive pregnancy guidelines to assess effective coverage and factors associated with the utilization of ANC among women in squatter settlements of Islamabad Capital Territory. METHODS: We conducted a household survey in the study area with 416 women who had given birth in the past one year. Face-to-face interviews were conducted after the selection of study subjects was done through a systematic random sampling approach. Statistical analysis was carried out using Statistical Package for the Social Sciences 22 (SPSS 22; IBM corp. Armonk, NY). Effective ANC coverage was defined as four or more ANC visits along with all WHO-recommended interventions received at least once during ANC. Adjusted odds ratios (adjOR) with 95% CI were calculated using binary logistic regression to determine the independent effects of all associated factors on the outcome. RESULTS: Of the 416 women interviewed, 399 (95.6%) had availed ANC services at least once. The coverage of 4+ ANC visits was 92% but effective coverage was only received by 35% women. The proportion of women who received nutritional interventions, maternal and fetal assessment and other preventive measures was 68%, 51% and 80.8% respectively. Maternal education (adjOR, 95% CI = 4.8[2.4-9.3]), family income (2.3[1.1-5.1]), multiparity (1.7[1.1-2.9]), place of first ANC visit (4.2[1.7-10.5]) and distance from a health facility (2.2[1.3-3.6]) were independently associated with the non-utilization of effective ANC. CONCLUSION: Despite a very high crude coverage of ANC services, the study shows a very low proportion of women receiving effective coverage. This stresses the importance of measuring the proportion of the population that receives health services with quality to monitor progress toward achieving universal health coverage.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».