Sociodemographic determinants of reproductive healthcare service use among pregnant women in Pakistan
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background: Using the essential reproductive care services such as antenatal care (ANC) and skilled birth services are vital for ensuring safe motherhood and controlling maternal and child mortality. There is no recent evidence on the state of using reproductive care services in Pakistani women. We aimed to assess the prevalence of using essential reproductive care services including: 1) timing and 2) frequency of using antenatal care, 3) hospital/other institutional delivery, and 4) use of cesarean section (C- section) services. Secondly, we identified the sociodemographic factors that are associated with the use of these services. Methods: We used the latest Pakistan Demographic and Health Survey (2017-18 PDHS) for this analysis. Data were collected by face-to-face interviews by trained interviewers. The analysis included 8,287 women aged 15-49 years. PDHS is a cross-sectional survey that collects data on women’s reproductive health issues along with various demographic and socioeconomic factors. The data on reproductive services were defined by standard guidelines by World Health Organization (WHO). Data analysis involved univariate tests and multivariate regression techniques. Results: The percentage of women who attended ANC visit in the first trimester was 62.59%, and those who attended the minimum recommended number of 4 visits was 49.46%. The percentage of using hospital (or other institutional) and C-section services were respectively 76.20% and 19.63%. In the regression analysis, place of residence, education, household wealth status, access to using electronic media and learning about family planning from electronic media and before marriage were found to significantly predict the use of ANC (timely and adequate visits) and facility delivery services (hospital delivery and C-section). However, educational and household wealth status stood out as the strongest predictors of all. Conclusion: About half of the women Pakistan were not having adequate ANC visits and about one-third not making timely ANC contact. More than three-quarter reported choosing to deliver at hospital/other facility, and about one-fifth preferred C-section. Among the predictor of using these services, education and household wealth status were found to have the strongest association, highlighting the role of women’s socioeconomic well-being in availing the basic reproductive healthcare services.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| 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 | 0,000 | 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) | 0,002 | 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 ».