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Record W7036887220

Contexte de genre, autonomie des femmes et utilisation des services de santé maternelle en milieu rural africain : analyse par modèles dâéquations structurelles

2014· other· fr· W7036887220 on OpenAlexvenueno aff

Bibliographic record

VenueLibrary and Archives Canada (Government of Canada) · 2014
Typeother
Languagefr
FieldPsychology
TopicMentoring and Academic Development
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsContext (archaeology)Gender relationsPopulationChild careResearch methodology
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

La vie des femmes du continent africain et de leurs enfants continue d’être mise en danger lors de chaque accouchement car les risques de décès maternels et infantiles sont encore très élevés. Il est estimé chaque année à environ le quart du million le nombre de décès maternel et de près de quatre millions celui des enfants de moins de cinq ans. La comparaison de la situation sanitaire avec d’autres contextes permet de mieux cerner l’ampleur du problème : en Afrique sub-Saharienne, le risque de décès lié à la grossesse est de l’ordre de 1 pour 31, alors qu’il n’est que de 1 pour 4300 dans les pays industrialisés. Cette situation est évitable et, le plus souvent, résulte de la sous ou non-utilisation des services de santé maternelle, du manque de structures adéquates de soins ou de personnel de santé qualifié. \nNotre thèse cherche à comprendre la manière dont les inégalités de genre au sein du ménage et dans la communauté renforcent les inégalités quant à l’utilisation des services de santé maternelle, ainsi qu’aux relations empiriques qui lient les différents recours aux soins. Concrètement, elle vise à 1) proposer une mesure des normes de genre favorables à la violence contre les femmes et à analyser son influence sur leur prise de décision au sein du ménage, 2) analyser simultanément l’influence de ces normes et de l’autonomie des femmes sur le recours aux soins prénatals et à l’accouchement assisté et finalement, 3) cerner l’influence des soins prénatals sur le recours à l’accouchement assisté. Chacun de ces objectifs se heurte à un problème méthodologique substantiel, soit de mesure ou de biais de sélection, auxquels l’approche par modèles d’équations structurelles que nous avons adoptée permet de remédier. Les résultats de nos analyses, présentés sous forme d’articles scientifiques, s’appuient sur les données issues des Enquêtes Démographiques et de Santé (EDS) du Ghana, du Kenya, de l’Ouganda et de la Tanzanie et concernent les femmes vivant en milieu rural.\nNotre premier article propose une mesure des normes de genre et, plus exactement, celles liées à la violence contre les femmes en recourant à l’approche des variables latentes. Les cinq questions des EDS relatives à l’attitude des femmes sur la légitimation de la violence ont permis de saisir cette mesure au niveau contextuel. Les résultats suggèrent d’une part que cette mesure a de bons critères de validité puisque l’Alpha de Cronbach varie de 0.85 pour le Kenya à 0.94 pour le Ghana; les chi-deux sont non significatifs partout; le RMSEA est en dessous de 0.05; le CFI supérieur à 0.96 et les saturations sont pour la plupart supérieures à 0.7 dans tous les pays. D’autre part, à l’aide du modèle d’équations structurelles multiniveaux, nous avons trouvé qu’au-delà de leur propre attitude envers la violence contre les femmes, celles qui vivent dans un milieu où les normes de genres sont plus favorables à la violence ont plus de chances d’être de faible autonomie ou sans autonomie (comparativement à forte autonomie) dans l’ensemble des pays étudiés. \nLe second article documente l’influence des inégalités de genre, cernées au niveau contextuel par les normes favorables à la violence contre les femmes et au niveau individuel par l’autonomie de prise de décision au sein du ménage, sur la survenue des soins prénatals au cours du premier trimestre et sur les recours à au moins 4 consultations prénatales et à l’accouchement assisté. En utilisant également les modèles d’équations structurelles multiniveaux sur les mêmes données du premier article, nous constatons que chacune de ces variables dépendantes est fortement influencée par la grappe dans laquelle la femme vit. En d’autres mots, son lieu de résidence détermine le comportement de santé maternelle que l’on adopte. De même, en contrôlant pour les autres variables explicatives, nos résultats montrent que les femmes qui vivent dans un milieu où les normes de genre liées à la violence contre les femmes sont élevées ont, en moyenne, une plus grande chance de ne pas accoucher auprès d’un personnel qualifié au Ghana et en Ouganda, de ne pas débuter leurs soins prénatals dans le premier trimestre dans les mêmes pays, et de ne pas recourir à au moins quatre consultations prénatales en Tanzanie. Par contre, cette variable contextuelle n’influence pas significativement le recours aux soins de santé maternelle au Kenya. Enfin, les résultats montrent que les normes de genre favorables à la violence contre les femmes sont plus déterminantes pour comprendre le recours aux soins de santé maternelle dans les pays étudiés que l’autonomie de prise de décision de la femme.\nDans le cadre du troisième et dernier article empirique de la thèse, nous nous sommes intéressés à l’importance des soins prénatals dans le processus de recours à l’accouchement assisté et à la place du contenu des soins reçus avant l’accouchement dans cette relation. Cet article met en exergue l’existence de biais d’endogénéité au Kenya et en Tanzanie, où sans sa prise en compte, l’effet des soins prénatals sur le recours à l’accouchement auprès d’un personnel qualifié serait fortement biaisé. De plus, il ressort qu’à l’exception du Ghana et dans une moindre mesure de la Tanzanie, cet effet est totalement médiatisé par le contenu des soins prénatals que les femmes reçoivent. L’article met ainsi en relief le rôle des prestataires de soins qui pour atteindre plus efficacement les populations doivent agir en tant que leaders au sein de leur communauté.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.000
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.159
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0000.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0000.000
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0000.000
Research integrity0.0000.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0010.000

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.

Opus teacher head0.009
GPT teacher head0.212
Teacher spread0.203 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations0
Published2014
Admission routes1
Has abstractyes

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