Maternal Tetanus Toxoid Vaccination in Benin: Evidence from the Demographic and Health Survey
Notice bibliographique
Résumé
Tetanus toxoid vaccination is critical for improving maternal and child health. Yet, the prevalence and correlates of maternal tetanus toxoid vaccination coverage remain largely underexplored in Benin where infant and child mortality rates are high. Using the 2017−18 Benin Demographic and Health Survey, we apply logistic regression analysis to address this void in the literature. We find that overall maternal vaccination coverage is 69%. A range of demographic, health care, and socioeconomic factors are associated with maternal tetanus toxoid vaccination coverage. Women aged 20−34 (OR = 0.84, p < 0.05) and 35−49 (OR = 0.63, p < 0.01) are less likely to receive tetanus toxoid vaccination in comparison to those aged 15−19. Health care factors are also significantly associated with maternal tetanus toxoid vaccination, indicating that women who deliver at home (OR = 0.20, p < 0.001) and visit antenatal care fewer than eight times (OR = 0.62, p < 0.001) are less likely to receive tetanus toxoid vaccination than their counterparts who deliver in a health facility and visit antenatal care eight times or more. We also find that women with secondary (OR = 0.54, p < 0.05), primary (OR = 0.47, p < 0.01), and no education (OR = 0.47, p < 0.01) are less likely to receive tetanus toxoid vaccination compared to their counterparts with higher education. Based on these findings, we discuss several implications for policymakers.
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 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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».