Impact of antenatal care quality on neonatal mortality in Ethiopia: Evidence from DHS (2000 to 2019)
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Globally, 2.3 million children died, with an average of 6,300 neonatal deaths every day. Sub-Saharan Africa (SSA) has the world’s highest infant death rate and has made the slowest progress in reducing neonatal mortality. Studies on the impact of antenatal care quality on neonatal mortality in Ethiopia have been limited. Method This study analyzed five years of Ethiopian demographic and health survey data, examining 51,730 live births from the five years prior to the survey. It assessed the quality of antenatal care through six key components. Utilizing multivariate logistic regression, the study explored the relationship between antenatal care quality scores, ANC visits, service components, and neonatal mortality. Factors with p-values below 0.05 were deemed statistically significant. Results The quality of prenatal care was 2.69 in 2016, ranging from 2.25 in the Somali region to 6.35 in Addis Ababa, 5.36 in higher education, 4.12 among the wealthiest individuals, and 4.7 in urban subpopulations. Neonatal mortality decreased by 16.3% for each unit increase in prenatal care quality. The reduction in neonatal mortality was associated with AN4+ (AOR=0.46, 95%CI 0.33, 0.64), good quality of antenatal care (AOR=0.56, 95% CI 0.42, 0.74), blood pressure measurements (AOR= 0.42, 95% CI 0.23, 0.75), and counseling about pregnancy complications (AOR= 0.58, 95% CI 0.35, 0.95). Conclusion The Quality of antenatal care varies across regions, and is more advantageous in the subpopulations. Reducing neonatal mortality is associated with pregnant women receiving quality ANC, attending at least four ANC visits, having blood pressure measurements, and receiving advice on pregnancy-related difficulties.
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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 | 0,009 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».