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Enregistrement W4366211788 · doi:10.1186/s41182-023-00513-z

Individual and community-level factors associated with caesarean section in Haiti: secondary analysis of data from the 2016–2017 Haitian Demographic and Health Survey

2023· article· en· W4366211788 sur OpenAlexaff
David Jean Simon, Stanley Jean-Baptiste, Roodjmie Nazaire, Ghislaine Joseph, Joseph Arcelin Carmil, Fanor Joseph, Vénunyé Claude Kondo Tokpovi

Notice bibliographique

RevueTropical Medicine and Health · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMaternal and Perinatal Health Interventions
Établissements canadiensResearch Unit on Children's Psychosocial Maladjustment
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineCaesarean sectionDemographyDescriptive statisticsLogistic regressionMultivariate analysisPopulationPublic healthCross-sectional studyBivariate analysisPregnancyEnvironmental healthStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: For several decades, the rate of caesarean section (CS) has been increasing in the world. In some countries, the CS rate is below the WHO recommended range (10-15%), while in other countries, it is significantly higher. The aim of this paper was to identify individual and community-level factors associated with CS in Haiti. METHODS: Secondary data analysis was conducted on nationally representative cross-sectional survey data from the 2016-2017 Haitian Demographic and Health Survey (HDHS). The analysis was restricted to 6303 children born in 5 years prior the survey (of the interviewed women). The study population' characteristics, and the prevalence of CS were analysed using descriptive analysis (univariate/bivariate). In addition, multilevel binary logistic regression analysis was performed to identify factors associated with CS. Both descriptive and multivariate analysis were conducted using STATA 16.0 software (Stata Corp, Tex, USA). Statistical significance was declared at p < 0.05. RESULTS: The overall prevalence of CS delivery was estimated at 5.4% (95% CI 4.8-6.0) in Haiti. Results also revealed that mothers aged 35 and above (aOR = 1.38; 95% CI 1.00-1.96); who attended secondary (aOR = 1.95; 95% CI 1.39-2.76) and higher education level (aOR = 3.25; 95% CI 1.92-5.49); who were covered by health insurance (aOR = 2.57; 95% CI 1.57-4.19); with less than 3 children (aOR = 4.13; 95% CI 2.18-7.85) or 3-4 children (aOR = 2.07; 95% CI 1.09-3.94); who received 9 or more antenatal visits (aOR = 2.21; 95% CI 1.40-3.50) were significantly more likely to deliver by CS. Children in communities with high preponderance of private health facilities had greater odds to be delivered through CS (aOR = 1.90; 95% CI 1.25-2.85). Furthermore, children with an average birth weight (aOR = 0.66; 95% CI 0.48-0.91) were less likely to be delivered through CS than their counterparts with high birth weight. CONCLUSIONS: While the CS prevalence was low in Haiti, it masks significant geographic, social and economic disparities. To better develop and implement maternal and child health programs that address CS deliveries, the government authorities and NGOs operating in the field of women's health in Haiti should take these disparities into account.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,194
Score d'incertitude au seuil0,755

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,460
Tête enseignante GPT0,448
Écart entre enseignants0,012 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations6
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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