Birth preparedness and complication readiness: Evaluating the “know-do” gap among women receiving antenatal care in Benin City, Nigeria
Notice bibliographique
Résumé
Across several African countries, birth preparedness and complication readiness (BPACR) among pregnant women is poor. The practice of BPACR, though improving in recent years, is not commensurate with the knowledge available to pregnant women. Maternal health indices remain sub-optimal. This study evaluates the determinants of this "know-do' gap among women receiving antenatal care at a secondary health facility in Benin City, Nigeria. A cross-sectional study involving 427 pregnant women was conducted between October and December 2020 using a structured interviewer-administered questionnaire. The prevalence of knowledge and practice were described, and the determinants of BPACR practice evaluated using bivariable (chi-square) analysis and multivariable ordinal logistic regression with post-estimation predictive margins analysis. About 77% of respondents had good birth preparedness practice. Multivariable regression revealed that respondents with poor knowledge and moderate knowledge of components of BPACR had statistically significant lower odds (OR:0.05 (95% CI: 0.02-0.13) and 0.10 (95% CI: 0.03-0.30) times, respectively) for greater practice of BPACR when compared to those with good knowledge. Respondents with poor knowledge of danger signs had statistically significant lower odds (OR: 0.08 (95% CI: 0.03-0.26) for greater practice of BPACR when compared to those with good knowledge. But predictive margins analyses demonstrates that knowledge, though critical to practice, is insufficient to optimize practice. The optimum number of danger signs women need to know to improve practice may be between eight to ten. Beyond this number, practice may not change significantly. Other predictors of BPACR practice include income level, parity, gravidity, and residential settings. The number of antenatal clinic visits had no statistically significant correlation with BPACR practice. Interventions to facilitate practice at the community level may be helpful to improve outcomes and bridge the know-do gap with respect to BPACR within the study context.
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 | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».