Does community pressure matter in cesarean deliveries in Bangladesh? An analysis of nationally representative surveys
Notice bibliographique
Résumé
Cesarean delivery plays a significant role in reducing maternal and child mortality. However, unjustified cesarean section (C-section) delivery is rising worldwide, including in Bangladesh. C-section delivery rates in Bangladesh have increased from 2.9% in 1999 to 45% in 2022, which is particularly high for first-order births (51%). This study aims to describe the prevalence and determinants of births by C-section for institutional deliveries in Bangladesh's private and public health facilities. Data from the Bangladesh Demographic and Health Surveys (BDHS) for 2011, 2014, 2017-18, and 2022 are used in this study. Besides the common socio-economic determinants of C-sections, adequate antenatal care (ANC) visits, place of delivery (public/private), and community-level factors including level of illiteracy and prevalence of C-sections in the community were found to have a significant association. After controlling the effect of other variables, women from a community with a high prevalence of C-sections were found to be 11.68 times more likely to have a C-section in their last birth compared to women from a community with a low prevalence of C-sections. Also, the women who had their last birth in private facilities were 8.16 times more likely to have C-sections than women who delivered in public facilities. These findings suggest that the increased rate of C-sections in Bangladesh may be driven by both individual-level and provider-level factors where community pressure plays a vital role. Close monitoring, particularly in private hospitals, and community-level awareness programs about the adversity of C-sections are the proposed policy strategies to avoid unnecessary cesarean deliveries in Bangladesh.
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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 | 0,002 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».