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 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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».