Factors Associated with Utilization of Antenatal Care Services among Women in Noakhali District, Bangladesh
Notice bibliographique
Résumé
A cross-sectional study sought to uncover the determinants affecting antenatal care (ANC) utilization among pregnant women in Noakhali District, Bangladesh. Data from 400 women were gathered utilizing a standardized questionnaire, and the analysis was performed using SPSS software (version 23.0), incorporating descriptive statistics, Chi-square tests, and multinomial logistic regression. The research revealed that merely 47.8% of individuals attended a minimum of four antenatal care visits, as advised by healthcare recommendations. The frequency of ANC visits was substantially correlated with socioeconomic status, educational attainment, work status, and obstacles to receiving ANC services. Mothers with 1-3 antenatal care visits encountered 26.58 times more barriers to attending visits than those who completed four or more visits (OR: 26.58, 95% CI: 11.28-62.62). Moreover, income levels were 0.53 times greater among mothers with fewer antenatal care appointments in comparison to those with four visits (OR: 0.53, 95% CI: 0.32-0.86). The report emphasizes the need to address the constraints preventing women from getting enough ANC. This necessitates enhancements in transportation, the quality of healthcare facilities, and the training and accessibility of healthcare staff. Enhancing awareness of the significance of ANC through focused campaigns is essential at the local, national, and worldwide levels. Addressing these challenges is crucial for enhancing ANC utilization and promising improved maternal and newborn health outcomes in the region.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».