Healthcare Providers’ Preconception Care Knowledge and Associated Factors in Ethiopia: A Systematic Review and Meta-Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Preconception care can play a critical role in reducing maternal and child mortality and morbidity. It provided by knowledgeable healthcare providers is very important to reduce maternal and child mortality and morbidity. However, there are no available detailed review articles in Ethiopia. Therefore, the purpose of this study was to ascertain the pooled knowledge of preconception care and related factors among Ethiopian healthcare providers. A variety of data sources, such as PubMed, Scopus, Embase, and African Journal Online were used to identify studies. A web search engine was used to search for relevant articles from January 1, 2023 to March 2, 2023. The data were extracted by Excel and analyzed using Stata 11 software. Pooled effect sizes were calculated based on the pooled prevalence of knowledge of preconception care and odds ratios for associated factors, with a 95% confidence interval indicating statistical significance. To evaluate statistical heterogeneity, the Cochrane Q test and I 2 statistic were used. Newcastle–Ottawa Scale was used the quality appraisal. Eight studies involving 3,848 healthcare providers were included. The pooled prevalence of a good knowledge of preconception care among healthcare providers in Ethiopia was 53.54 (95% CI [45.09, 61.98]), p < .0001. Healthcare providers who had a degree and above educational status (AOR = 4.83; 95% CI [1.80, 12.96]), working at hospital health facilities (AOR = 2.97; 95% CI [2.07, 4.27]), ever reading preconception care guidelines (AOR = 3.49; 95% CI [2.39, 5.07]), availability of libraries at health facilities (AOR = 5.59; 95% CI [2.84, 11.04]), trained healthcare providers on HIV counseling and testing (AOR = 6.86; 95% CI [3.75, 12.53]), and trained healthcare providers on preconception care (AOR = 6.19; 95% CI [4.23, 9.06]) were predictors of a good knowledge with preconception care. Nearly half of healthcare providers do not have good knowledge of preconception care in Ethiopia. Therefore, healthcare providers’ knowledge of preconception care should be improved through preconception care and HIV counseling and testing training and access to guidelines, libraries, and the internet at nearby health facilities, especially at health centers. Finally, stakeholders collaborate with policymakers to develop strategies to improve healthcare providers’ preconception care good knowledge.
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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 | 0,015 | 0,028 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,015 | 0,032 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 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 ».