Empirical Analysis of Socio-Economic Determinants of Maternal Health Services Utilisation in Burundi
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Ti mely and appropriate health care during pregnancy and childbirth are the pillars of better maternal health outcomes. However, factors such as poverty and low education levels, long distance to a health facility, and high costs of health services may present barriers to timely access and utilisation of maternal health services. Despite prenatal, childbirth and postanal care being free at the point of use in Burundi, utilisation of these services remains low: between 2011 and 2017, only 49% of pregnant women attended at least four antenatal care (ANC) visits. This study explores the socio-economic determinants that affect utilisation of maternal health services in Burundi. Methods We use data from the 2017 Burundian Demographic and Health Survey (DHS) collected from 8,941 women who reported a live birth in the five years preceding the survey. We use multiple regression analysis to explore the factors that determine the likelihood of seeking ANC services from a trained health professional, the number of ANC visits made and the choice of assisted childbirth. Results Occupation, marital status and wealth increase the likelihood of seeking ANC services from a trained health professional. The likelihood that a woman consults a trained health professional for ANC services is 18 times and 16 times more for married women and women living in partnership, respectively. More educated women and those who currently live a union or partnership attend more ANC visits than others. At higher birth orders, women tend to not attend ANC visits. The more ANC visits attended, and the wealthier women are; the more likely they are assisted during childbirth. Women who complete four or more ANC visits are 14 times more likely to have an assisted childbirth. Conclusions In Burundi, utilisation of maternal health services is low. There is inequality in services utilisation among women based on wealth, parity, religion, and occupation. ANC is an important determinant of subsequent delivery care. There is a gap between married and unmarried women. This has a strong health policy implication to improve access to maternal health services for unmarried women.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».