Factors Associated with Deworming Medication Utilization among Pregnant Women in Benin: Evidence from the Demographic and Health Survey
Notice bibliographique
Résumé
Deworming medication utilization is a useful strategy to reduce the burden of anemia among pregnant women. Yet, we know very little about the prevalence and correlates of deworming medication utilization among pregnant women in sub-Saharan Africa, including Benin. To address this void in the literature, we used the 2017–2018 Benin Demographic and Health Survey and applied logistic regression analysis to explore the demographic, socioeconomic, and healthcare factors associated with deworming medication utilization in Benin. We found that deworming medication coverage was 65% at the national level. We observed that women aged 35–49 years were less likely to use deworming medication compared to those aged 15–24 years (OR = 0.79, p < 0.01). Compared to Christian women, Muslim women (OR = 0.70, p < 0.01) and women of other religions (OR = 0.51, p < 0.01) were also less likely to use deworming medication. Moreover, women with lower levels of education and household wealth, as well as unemployed women, were less likely to use deworming medication in comparison to their educated, richer, and employed counterparts. Women who visited ANC fewer than eight times were also less likely to use deworming medication compared to their counterparts who did so eight times or more (OR = 0.65, p < 0.001). Based on these findings, we discussed several implications for policymakers.
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».