Data analysisUsual descriptive stat

Data analysis
Usual descriptive statistics were used to describe groups.
Comparisons of the mean or median between groups involved ANOVA or Kruskal-Wallis tests, as appropriate
[20]. The association between use of MNCH services
and PM was measured by calculating a relative risk (RR),
the significance of which was tested using a chi-square
test, with a significance level of 5 %. The adjusted odds
ratios (aOR) were calculated by forward stepwise logistic
regression. Confidence intervals at 95 % were calculated
for crude RR and aOR. All variables with an unadjusted
p-value ≤ 0.10 had the opportunity to enter into the multivariable logistic regression analysis. Model fit was
checked by the Hosmer-Lemeshow test [27].
The impact of each MNCH component in reducing
PM was assessed by the fraction of risk prevented in
newborns at high risk (FRPc) and the fraction of risk
prevented in all births (FRPA) for all variables significantly associated with the reduction of PM. The total
fraction of risk prevented, FRPt, for all MNCH was calculated using the following formula:
FRPt ¼ 1‐½ð  1‐FRPS1Þð Þ 1‐FRPS2 ð Þ 1‐FRPS3 ð Þ 1‐FRPS4
Where FRPSi = fraction of risk prevented with a given
MNCH service [28–31].

Kết quả (Việt) 1:

Phân tích dữ liệuThống kê mô tả thường được sử dụng để mô tả nhóm.So sánh có ý nghĩa hoặc trung bình giữa các nhóm tham gia ANOVA hoặc Kruskal-Wallis xét nghiệm, phù hợp[20]. các Hiệp hội giữa việc sử dụng dịch vụ MNCHvà PM được đo bằng cách tính toán rủi ro tương đối (RR)ý nghĩa của đó đã được thử nghiệm bằng cách sử dụng một chi-vuôngkiểm tra, với mức ý nghĩa là 5%. Tỷ lệ điều chỉnhtỷ lệ (aOR) được tính bằng chuyển tiếp stepwise hậu cầnhồi quy. Khoảng tin cậy 95% đã được tính toáncho dầu thô RR và aOR. Tất cả các biến với một bùgiá trị p ≤ 0,10 đã có cơ hội để tham gia vào việc phân tích hồi quy logistic multivariable. Mẫu phù hợp vớikiểm tra các thử nghiệm Hosmer-Lemeshow [27].Tác động của mỗi thành phần MNCH trong việc giảmAM được đánh giá bởi phần nguy cơ ngăn chặn trongtrẻ sơ sinh nguy cơ cao (FRPc) và phần nhỏ rủi rongăn chặn trong tất cả sinh (FRPA) cho tất cả các biến đáng kể liên quan đến việc giảm các PM. Tổng sốCác phần nhỏ rủi ro ngăn cản, FRPt, cho tất cả MNCH đã được tính toán bằng cách sử dụng các công thức sau:FRPt ¼ 1‐½ð 1‐FRPS1Þð Þ 1‐FRPS2 ð Þ 1‐FRPS3 ð Þ 1‐FRPS4Nơi FRPSi = phần rủi ro đã ngăn cản với một nhất địnhMNCH các dịch vụ [28 – 31].

Kết quả (Việt) 2:

Phân tích số liệu
thống kê mô tả thông thường được sử dụng để mô tả nhóm.
So sánh các giá trị trung bình hoặc trung bình giữa các nhóm tham gia ANOVA hoặc Kruskal-Wallis kiểm tra, khi thích hợp
[20]. Sự kết hợp giữa việc sử dụng các dịch vụ MNCH
và PM được đo bằng cách tính toán một nguy cơ tương đối (RR),
ý nghĩa của việc đó đã được thử nghiệm bằng cách sử dụng chi-square
test, với mức ý nghĩa 5%. Các tỷ lệ cược được điều chỉnh
tỷ lệ (AOR) được tính toán bằng cách hậu cần từng bước về phía trước
hồi quy. Khoảng tin cậy 95% được tính toán
cho RR thô và AOR. Tất cả các biến có một không điều chỉnh
giá trị p ≤ 0.10 đã có cơ hội để tham gia vào việc phân tích hồi quy logistic đa biến. Mô hình phù hợp đã được
kiểm tra bởi các thử nghiệm Hosmer-Lemeshow [27].
Tác động của mỗi thành phần MNCH trong việc giảm
PM được đánh giá bởi các phần nhỏ của nguy cơ ngăn cản ở
trẻ sơ sinh có nguy cơ cao (FRPc) và phần rủi ro
cản trong sinh (FRPA ) cho tất cả các biến liên quan đáng kể với việc giảm AM. Tổng
phần rủi ro ngăn chặn, FRPt, cho tất cả MNCH đã được tính toán bằng cách sử dụng công thức sau:
FRPt ¼ 1-½ð? 1-FRPS1Þð Þ 1-FRPS2 ð Þ 1-FRPS3 ð Þ 1-FRPS4
đâu FRPSi = phần nhỏ rủi ro ngăn ngừa với một định
dịch vụ MNCH [28-31].