Exposure to family planning messages on social media and its association with maternal healthcare services in Mauritania
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Mauritania, a lower-middle-income country in Northwest Africa, has one of the highest maternal and infant mortality rates worldwide and struggles to ensure optimal use of maternal healthcare services. Raising health awareness through family planning messages can promote maternal healthcare use, potentially reducing preventable maternal and child mortalities. The objective of the study was to assess the potential impact of exposure to family planning messages through social media on the utilization of maternal healthcare services among Mauritanian women. METHODS: Data from the 2019-20 Mauritania Demographic and Health Survey (MDHS) on 7,640 women were analyzed. Multiple logistic regression models were applied to examine the associations between exposure to family planning messages through social media and maternal healthcare services, specifically the timing and adequacy of ANC visits, and facility-based childbirth. Adjusted odds ratios with 95% confidence intervals (CI) were estimated. RESULTS: The percentage of timely initiation and adequate use of ANC among the participants were 65.6% and 45.1%, respectively. Approximately 75.0% of the women reported giving birth to their last child at a healthcare facility. Exposure to family planning messages on social media was significantly associated with increased odds of receiving adequate antenatal care visits (OR = 1.38, 95% CI = 1.12,1.71) and giving birth in a health facility (OR = 1.83, 95% CI = 1.09,3.08), Other factors such as age, health insurance, wealth, and desired timing of the last child were also found to be important predictors of maternal healthcare. CONCLUSION: The findings suggest that exposure to family planning messages on social media is strongly associated with adequate antenatal care and health facility-based childbirth, but not with early timing of antenatal care. Comprehensive maternal healthcare policies should consider the role of social media in promoting family planning messages.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».