An analytical approach towards attaining leave no one behind using patterns and distributions of inequalities in antenatal and facility delivery coverage in Uttar Pradesh, India
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Leave No One Behind (LNOB) is a central, transformative promise of the 2030 Agenda for Sustainable Development Goals. To attain LNOB, systematic analysis of patterns and distributions of inequalities in coverage of health outcomes on a continuous basis at different program delivery layers is required to design tailored health interventions. We analysed the patterns of change and geographic distribution of inequalities in coverage of antenatal care and facility-based delivery in Uttar Pradesh (UP), India and developed a framework to guide health programmers to understand inequalities better, to accelerate progress by reaching those left behind. METHODS: Data from five-rounds of National Family Health Survey (1992-2021) and two-rounds of Community Behaviour Tracking Survey (2014-2018) is used. Education and wealth have been used as stratifiers. Three measures of inequality- mean difference from mean, slope index of inequality, and inequality pattern index are used to depict the state, district and sub-district level inequalities. RESULTS: UP observed a substantial reduction in the education-related inequality in ANC and facility-delivery during 1992-2021. The slope index of inequality declined from 65.3 [95%CI:60.0-70.6] to 9.3 [95%CI:7.8-10.8] for ANC and from 44.7 [95%CI:38.5-50.9] to 29.9 [95%CI:27.8-32.0] for facility-delivery during 1992-2021. The inequality pattern index showed that, with improved reach of interventions, many districts moved towards bottom inequality from top inequality for any ANC while fewer districts for facility-delivery. Even in districts with high coverage and low inequality, sub-district level(blocks) inequality persisted. Similarly, in blocks with high coverage and low inequality, Accredited Social Health Activist (ASHA) level inequality persisted. Interestingly, for the same ASHA area, the patterns of inequality differed for any ANC and facility delivery; in some districts, inequality direction changed based on the stratifier chosen. CONCLUSIONS: The proposed health equity framework suggests that to achieve LNOB status, understanding inequality with the coverage status is important. If coverage is high and inequality persists, identify the program layer at which maximum inequality persists to identify the left behinds. Whereas, if coverage is poor, programs are required to improve coverage first. Findings also call for a systematic way of collecting and organizing granular data to understand inequality and identify the left-behinds.
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 | 0,009 | 0,026 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».