Antenatal care is associated with adherence to iron supplementation among pregnant women in selected low‐middle‐income‐countries of Asia, Africa, and Latin America & the Caribbean regions: Insights from Demographic and Health Surveys
Notice bibliographique
Résumé
Anaemia is a global public health problem affecting 800 million women and children globally. Anaemia is associated with perinatal mortality, child morbidity and mortality, mental development, immune competence, susceptibility to lead poisoning and performance at work. The objective of this article is to identify whether antenatal care-seeking was associated with the uptake of iron supplementation among pregnant women, adjusting for a range of covariates. This article used data from the cross-sectional recent Demographic and Health Surveys (DHS) of 12 countries in Asia, Africa and Latin America & the Caribbean regions. The individual-level data from 273,144 women of reproductive age (15-49 years) were analysed from multi-country DHS. Multiple Logistic regression analyses were conducted using Predictive Analytics Software for Windows (PASW), Release 18.0. Receiving at least four antenatal care visits was significantly associated with the consumption of 90 or more iron-containing supplements in 12 low and middle income countries across three regions after adjusting for different household and respondent characteristics, while mass media exposure was found to be a significant predictor in India and Indonesia. Antenatal care seems to be the most important predictor of adherence to iron intake in the selected countries across Africa, Asia, Latin America and Caribbean regions.
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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 | 0,001 |
| 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 ».