Effectiveness of targeted social and behavior change communication on maternal health knowledge, attitudes, and institutional childbirth: a cluster-randomized trial in Jimma Zone, Ethiopia
Notice bibliographique
Résumé
Maternal mortality remains a critical global health challenge, with 95% of deaths occurring in low-income countries. While progress was made from 2000 to 2015, regions such as Ethiopia continue to experience high maternal mortality rates, impeding the achievement of the sustainable development goal to reduce maternal deaths to 70 per 100 000 live births by 2030. This study evaluated the effectiveness of a Social and Behavior Change Communication (SBCC) intervention to improve maternal health behaviors. A community-randomized trial was conducted in three districts of Jimma Zone, rural Ethiopia, involving 5057 women. Sixteen primary healthcare units were randomly assigned to either the intervention (SBCC) or control (standard care) group. Data on socio-demographics, antenatal care (ANC) visits, maternal health knowledge, attitudes, and institutional childbirth rates were collected at baseline and endline. Statistical analyses included t-tests, effect sizes, and generalized estimating equations. The intervention group demonstrated significant improvements. Maternal health knowledge increased from 5.68 to 7.70 (P < .001, effect size = 0.34), attitudes improved from 37.49 to 39.73 (P < .001, effect size = 0.29), and ANC visits rose from 3.27 to 4.21 (P < .001, effect size = 0.50). Institutional childbirth rates increased from 0.52 to 0.71 (P < .001, effect size = 0.18). ANC attendance (B = 0.082, P = .002) and positive attitudes (B = 0.055, P < .001) were significant predictors of institutional childbirth. The SBCC intervention significantly enhanced maternal health knowledge, attitudes, ANC utilization, and institutional childbirth rates, highlighting the value of community-based strategies in improving maternal health behaviors.
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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 | 0,017 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».