Sociodemographic Determinants of Antenatal Care Utilization in Indonesia: A Multilevel Mixed-effect Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Antenatal Care (ANC) services provide essential interventions that effectively educate pregnant women regarding safe delivery, healthy pregnancy and postpartum family planning. This study assessed the individual and community factors associated with ANC utilisation among women aged 15–49 in Indonesia. Materials and methods: Data from the Indonesia Demographic and Health Survey 2017 were used with a sample size of 15,021 women aged 15–49 who gave birth five years before the survey. Multilevel mixed-effect logistic regression analysis was fitted to analyse the predictors of ANC utilisation after potential confounders made adjustments. A 95% confidence interval with adjusted odds ratio was reported. The community factor is the place of residence. Results: About 90% of women visited ANC services at least four times. Birth order one or two (AOR=1.69, 95% CI:1.47–1.94), women aged 20–34 (AOR=2.41, 95% CI:1.82–3.20), and women aged 35 or older (AOR=2.68, 95% CI:1.97-3.65) were factors positively associated with ANC utilisation. Higher household status, including middle-class wealth women (AOR=1.62, 95% CI:1.38–1.90) and wealthy women (AOR=2.51, 95% CI:2.10–2.99) were four times more likely to use ANC services compared to their counterparts. Secondary (AOR=1.77, 95% CI:1.56–2.02) and higher (AOR=2.70, 95% CI:2.09-3.48) educated women were associated with increased odds of ANC utilisation than primary or less educated women. Conclusion: Maternal age, birth order, maternal education, and household wealth status significantly impact ANC service utilisation. Exploring women’s and healthcare providers' views on ANC services, especially the quality of ANC services, may be beneficial for further studies.
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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 | 0,006 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».