Assessment of maternal health status among pregnant women at Rangpur Medical College and Hospital, Bangladesh: A descriptive cross-sectional study
Notice bibliographique
Résumé
This descriptive cross-sectional study aimed to evaluate the health status of pregnant women at Rangpur Medical College and Hospital (RMCH), Bangladesh. A total of 40 pregnant women were selected through non-probability sampling over a period of six months. Data were collected using semi-structured questionnaires and face-to-face interviews, focusing on antenatal care, obstetric, and sociodemographic characteristics. The average age of participants ranged between 24 and 28 years, with 97.5% being housewives. All participants were vaccinated against tetanus, and 78% had attended at least three antenatal check-ups. Statistical analysis revealed a significant association between age and antenatal visits (p<0.004) as well as gravida (p<0.002). Additionally, 2.5% of respondents reported co-morbidities such as hypertension, while 2.5% experienced pregnancy-related complications despite receiving antenatal care. The study underscores the need for heightened focus on high-risk pregnancies, particularly among older women and those with co-morbid conditions. Overall, the findings highlight the importance of antenatal care and immunization in mitigating maternal and fetal health risks. The study recommends enhancing maternal healthcare services to further reduce pregnancy-related complications.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».