Accès aux soins obstétricaux d’urgence au Mali : dépenses catastrophiques et conséquences au sein des ménages
Bibliographic record
Abstract
Après des années d’efforts, l’Afrique Sub-saharienne n’a connu qu’une faible amélioration de ses indicateurs de santé maternelle. Assurer l’accès aux soins obstétricaux d’urgence (SOU) pour toutes les femmes est une stratégie efficace pour réduire la mortalité maternelle. Cependant, ces soins sont dispendieux et ces dépenses peuvent être « catastrophiques ». Afin d’en réduire le fardeau, le Mali a instauré la gratuité de la césarienne et un système de référence-évacuation. L’objectif de cette étude est d’examiner la prévalence et les facteurs contribuant aux dépenses catastrophiques liées aux SOU dans la région de Kayes, Mali. Elle vise aussi à étudier les conséquences socioéconomiques de ces dépenses au sein des ménages. L’étude a révélé que les dépenses lors d’urgences obstétricales sont en moyenne de 71535 FCFA (US$ 152). Entre 20.7% et 53.5% des ménages ont encouru des dépenses catastrophiques supérieures à 15% et 5% de leur revenu annuel respectivement. Les ménages de femmes sans éducation, du milieu rural et ayant souffert d’infection post-partum sont les plus à risque d’encourir des dépenses catastrophiques. La césarienne n’est pas associée à une probabilité réduite de dépense catastrophique malgré la gratuité. Faire des dépenses élevées ne garantie pas la survie de la mère puisque entre 19,4% et 47,1% des décès maternels ont encouru des dépenses catastrophiques. Enfin, les ménages s’endettent et vendent fréquemment des biens pour faire face aux dépenses ce qui créé des difficultés financières importantes à long terme. La création de nouvelles politiques de financement sera nécessaire à l’amélioration de la santé maternelle au Mali.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 0.003 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; both teacher heads agree on what is shown here.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".