Determinants of public institutional births in India: An analysis using the National Family Health Survey (NFHS-5) factsheet data
Notice bibliographique
Résumé
A BSTRACT Background: Institutional births ensure deliveries happen under the supervision of skilled healthcare personnel in an enabling environment. For countries like India, with high neonatal and maternal mortalities, achieving 100% coverage of institutional births is a top policy priority. In this respect, public health institutions have a key role, given that they remain the preferred choice by most of the population, owing to the existing barriers to healthcare access. While research in this domain has focused on private health institutions, there are limited studies, especially in the Indian context, that look at the enablers of institutional births in public health facilities. In this study, we look to identify the significant predictors of institutional birth in public health facilities in India. Method: We rely on the National Family Health Survey (NFHS-5) factsheet data for analysis. Our dependent variable (DV) in this study is the % of institutional births in public health facilities. We first use Welch’s t -test to determine if there is any significant difference between urban and rural areas in terms of the DV. We then use multiple linear regression and partial F-test to identify the best-fit model that predicts the variation in the DV. We generate two models in this study and use Akaike’s Information Criterion (AIC) and adjusted R 2 values to identify the best-fit model. Results: We find no significant difference between urban and rural areas ( P = 0.02, α =0.05) regarding the mean % of institutional births in public health facilities. The best-fit model is an interaction model with a moderate effect size (Adjusted R2 = 0.35) and an AIC of 179.93, lower than the competitive model (AIC = 183.56). We find household health insurance (β = -0.29) and homebirth conducted under the supervision of skilled healthcare personnel (β = -0.56) to be significant predictors of institutional births in public facilities in India. Additionally, we observe low body mass index (BMI) and obesity to have a synergistic impact on the DV. Our findings show that the interaction between low BMI and obesity has a strong negative influence (β = -0.61) on institutional births in public health facilities in India. Conclusion: Providing households with health insurance coverage may not improve the utilisation of public health facilities for deliveries in India, where other barriers to public healthcare access exist. Therefore, it is important to look at interventions that minimise the existing barriers to access. While the ultimate objective from a policy perspective should be achieving 100% coverage of institutional births in the long run, a short-term strategy makes sense in the Indian context, especially to manage the complications arising during births outside an institutional setting.
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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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 ».