Eye Care Service Use and Associated Health-Seeking Behaviors Among Malawian Adults: Secondary Analysis of the Malawi Fifth Integrated Household Survey 2019-2020
Notice bibliographique
Résumé
Background: The use of eye care services varies among different population groups. Objective: This study aimed to assess self-reported eye care use (ECU) and associated demographic factors among Malawian adults. Methods: This study used secondary data from the Malawi Fifth Integrated Household Survey 2019-2020, a nationally representative survey. The study included 12,288 households and 27,336 individuals 15 years and older. We entered age, sex, level of education, residency (urban/rural), and chronic disease into a logistic regression model, and used a confusion matrix to predict the model's accuracy. A P value <.05 was considered statistically significant. Results: About 60.6% (95% CI 60.0%-61.2%) of those with eye problems accessed formal care 2 weeks before the survey date. A logistic regression model showed that ECU was positively associated with education compared to none (odds ratio [OR] 6.6, 95% CI 5.927-7.366; P<.001), males compared to females (OR 1.2, 95% CI 1.104-1.290; P<.001), and urban residence compared to rural (OR 1.2, 95% CI 1.118-1.375; P<.001). ECU was negatively associated with age (OR 7, 95% CI 6.782-8.476; P<.001) and having chronic diseases (OR 0.6, 95% CI 0.547-0.708; P<.001). Conclusions: Social support, women empowerment, education, and mobile clinics are key strategic areas that would increase access to eye care in Malawi. Further studies can investigate ECU among the pediatric population.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».