Socio-economic predictors of uptake of malaria interventions among pregnant women and mothers of under 5 children in Oyo State, Nigeria: a cross sectional study
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: socio-economic status (SES), especially for women, influence access to care. This study aimed to determine the relationship between SES and uptake of malaria intervention by pregnant women and non-pregnant mothers of children under 5 years old in Ibadan, Oyo state, Nigeria. Methods: this cross-sectional study was conducted at Adeoyo teaching hospital located in Ibadan, Nigeria. The hospital-based study population included consenting mothers. Data were collected using an interviewer-administered modified validated demographic health survey questionnaire. The statistical analysis involved both descriptive (mean, count, frequency) and inferential statistics (Chi-square, logistic regression). Level of statistical significance was set at 0.05. Results: mean age of the study´s total of 1373 respondents was 29 years (SD: 5.2). Of these, 60% (818) were pregnant. The non-pregnant mothers of children under five years old showed a significantly increased odds (OR: 7.55, 95% CI: 3.81, 14.93) for the uptake of malaria intervention. Within the low SES category, women aged 35 years and above were significantly less likely to utilize malaria intervention (OR=0.08; 95% CI: 0.01-0.46; p=0.005) compared to those younger. In the middle SES, women who have one or two children were 3.51 times more likely than women with three or more children to utilize malaria intervention (OR=3.51; 95% CI: 1.67-7.37; p=0.001). Conclusion: the findings provide evidence that age, maternal grouping, and parity within the SES category can significantly impact on uptake of malaria interventions. There is a need for strategies to boost the SES of women because they play significant roles in the wellbeing of members of the home.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».