Factors associated with late seeking of prenatal care in the district of Lugela-Zambézia, Mozambique
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Objectives: to analyze the factors associated with late prenatal care attendance by pregnant women at the Lugela health center in the first quarter of 2023. Methods: cross-sectional survey conducted with 205 pregnant women. Data were collected using a structured questionnaire, supplemented with information from the pregnant woman’s prenatal records. R software version 4.2.0 was used to perform inferential statistical analyses, calculating odds ratios (ORs) and constructing a logistic regression model. Categorical variables were analyzed descriptively and tested for associations with late prenatal care attendance. Multivariate logistic regression considered a significance level of 5%, with early prenatal care attendance as the dependent variable. Results: 69.3% (n=142) of the pregnant women interviewed considered prenatal care initiation late. Late prenatal care seeking was significantly associated with education (p=0.034, OR=0.228, 95%CI= −2.915 to −0.046), age (p=0.040, OR=0.506, 95%CI= −1.369 to 0.006), and pregnancy planning (p=0.009, OR=0.451, 95%CI= −1.485 to −0.106). Conclusion: the factors associated with late prenatal care seeking were essentially obstetric, socioeconomic, and sociodemographic, highlighting the need for strategies targeted at more vulnerable groups.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».