Duration of Prenatal Maternity Leave and Birth Weight in Ghana
Notice bibliographique
Résumé
Background: Ghana has made significant progress in achieving Sustainable Development Goal 3 by reducing infant morbidity and mortality. However, more efforts are needed, particularly in addressing preterm birth and low birth weight. Work-related stress is a risk factor for both. Implementing prenatal maternity leave, paid or unpaid, may improve birth outcomes by reducing stress and exposure to unhealthy work environments. Aim: This study examines the association between the duration of prenatal leave and birth weight in Ghana. Methods: We used individual data of Ghanaian women aged 15-49 years who participated in the Ghana Demographic and Health Survey 2014. This survey uniquely included questions regarding maternity leave. The study population included 375 women who provided information on prenatal leave, birth weight, and socio-demographic factors. Logistic regression analysis was used to examine the odds of a child being above the low birth weight threshold (> 2500 g), adjusting for confounding variables. Two regressions were conducted: one using the number of days of prenatal leave, and the other comparing long versus short leave (< 30 days). Findings: A positive association was found between prenatal leave duration and newborns weighing ≥2500 g. Adjusted odds ratios were 1.03 [1.01;1.05] for each additional day of leave and 1.96 [0.99;3.88] for long versus short leave. Longer leave may allow women to focus on health and antenatal care. Conclusion: Longer prenatal leave may have a protective effect on birth weight in Ghana, where short or no leave is common, emphasizing the need for policies supporting extended prenatal leave.
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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 | 0,003 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».