The magnitude of preconception care utilization and associated factors among women in Ethiopia: systematic review and meta-analysis, 2024
Notice bibliographique
Résumé
Nowadays globally a woman dies every two minutes, and a neonate dies even in every 12 s, and more than two-thirds of these maternal deaths are preventable. Preconception care is a continuum of maternity care which is one of the proven strategies to reduce not only maternal mortality and morbidity but also neonatal mortality and morbidity by improving women’s health. Therefore, this study aimed to assess the pooled magnitude of preconception care utilization and its associated factors among women in Ethiopia. Searching of studies done through PubMed, Medline, Embase, Cochrane Library, List of References, and Google Scholar. Duplication of records was removed through the Endnote software manager. The Preferred Reporting Items for Systematic Review and Meta-Analysis (PRISMA) godliness was adhered to. A Newcastle- Ottawa Scale (NOS) assessment tool was used to evaluate the quality of studies. Analysis was performed using a random effect model with STATA 17 version software. Egger’s weighted regression and I2 test were used to evaluate publication bias and heterogeneity respectively. In this systematic review and meta-analysis, a total of 6,808 women from 14 primary studies were included. The overall pooled magnitude of preconception care utilization in Ethiopia was 26% (95% CI: 18, 34). Educational status (OR = 2.18, 95%CI 1.54, 2.82), adequate knowledge of women regarding preconception care (OR = 2.69, 95%CI 1.90, 3.48), pre-existing medical illness (OR = 4.79, 95%CI 2.61, 6.06), history of adverse pregnancy outcome (OR = 3.18, 95%CI 2.74, 3.62), and husband /partner support (OR = 3.26, 95%CI 1.55, 4.97) were the identified predictors of utilization of preconception care. The overall magnitude of preconception care utilization among Ethiopian women was significantly low. Educational status of women, knowledge of women regarding Preconception care, history of adverse birth outcome, pre-existing chronic medical illness, and either psychological or financial husband support were the identified predictors of preconception care utilization. Thus, healthcare organizations should work on strategies to improve the utilization of preconception care. Moreover, advocating for better women’s education, awareness creation, and encouraging male involvement is very essential to optimize service utilization. CRD42023492995 registered on 23/12/2023.
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 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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 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) | 0,000 | 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 ».