Prevalence and Determinants of Rural-Urban Utilization of Skilled Delivery Services in Northern Ghana
Notice bibliographique
Résumé
There are wide differences in the uptake of skilled delivery services between urban and rural women in the northern region of Ghana. This study assessed the rural-urban differences in the prevalence of and factors associated with uptake of skilled delivery in the northern region of Ghana.The study population comprised postpartum women who had delivered within the last three months prior to the study. The dataset was analyzed using the chi-square test and multivariable logistic regression.The odds of skilled birth attendance (SBA) adjusted for confounding variables in urban areas were higher compared with their rural counterparts (AOR = 1.59; CI: 1. 07-2.37; p=0.02). The determinants of skilled delivery were similar but of different levels and strength in rural and urban areas. The main drivers that explained the relatively high skilled delivery coverage in the urban areas were higher frequency of antenatal care (ANC) attendance, proximity (physical access) to health facility, and greater proportion of women attaining higher educational level of at least secondary school. Distance from health facility less than 4 km was the greatest independent contributor to the variance in skilled delivery in the urban areas, whereas frequency of ANC attendance was the greatest independent contributor in the rural areas.This study identified underlying determinants accounting for rural-urban differences in skilled delivery, and covariate effect was more dominant than coefficient effect. Therefore, urban-rural differences in SBA outcomes were primarily due to differences in the levels of critical determinants rather than the nature of the determinants themselves. Therefore, improving skilled delivery outcomes in this study population and other similar settings will not require different policy frameworks and interventions in dealing with rural-urban disparities in SBA outcomes. However, context-specific tailored approaches and strategies including targeting mechanisms have to be designed differently to reduce the rural-urban differences.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».