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Enregistrement W2100980057 · doi:10.5539/gjhs.v7n6p11

Preparedness of County Referral Health Facilities in Implementing Adolescent Friendly Health Services: A Case of Mama Lucy Kibaki County Refferal Hospital, Kenya

2015· article· en· W2100980057 sur OpenAlexvenueno aff
Pacific Akinyi Owuondo, Wanja Mwaura-Tenembergen, Maureen Adoyo, Elizabeth Kiilu

Notice bibliographique

RevueGlobal Journal of Health Science · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueAdolescent and Pediatric Healthcare
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésReferralPreparednessHealth careGovernment (linguistics)NursingMedicineService providerPopulationService delivery frameworkService (business)BusinessEnvironmental healthMarketingPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Health service delivery is a key pillar of the health system management. The World Health Organization recently emphasized the need to develop adolescent -friendly health services to improve the care provided to young people throughout the world. However, there is limited peer reviewed literature on this subject therefore necessitating assessment of whether the existing health facilities are prepared to implement the adolescent friendly health services. Adolescent friendly health services remains a relatively new and sensitive area mainly due to restrictive norms and policies guiding the services. After International Conference on Population and Development in 1994, countries started implementing adolescent friendly health services. The Government of Kenya together with partners in an attempt to address the health challenges came up with the Adolescent package of care (APOC) in 2013 whose guidelines were finalized in November 2014 and released for use by service providers . Despite this package of care, there is still ineffective staff capacity in relation to skills and knowledge gap of health professionals, training needs, health resources as well as health system factors that can affect implementation of AFHS. The study explored ways of mitigating or addressing the barriers to implementation of these services. The study used both quantitative and qualitative approaches to collect data. The study utilized survey research adapting descriptive cross sectional design and semi-structured questionnaire to interview 348 health care providers and 472 adolescents in Mam Lucy Kibaki Hospital from 3rd May 2014 to 16 June 2014. The key informants were mainly nurses, clinical officers and Medical doctors who were working at the health service delivery area at the time of study and were interviewed using an interview guide. The managers at the hospital were interviewed using an in-depth interview guide while the adolescents were interviewed through interview guide and focused group discussion. Quantitative data was analyzed using Statistical Package for Social Sciences (SPSS) Version 18.0. Descriptive statistics and chi-square tests were performed to determine significant associations. The study established that sex, age, level of education and adolescent awareness about existence of friendly health services offered were significantly associated with utilization at p<0.05. Long queues, unfavorable working hours and lack of money negatively affected consumption of AFHS. The study concluded that the utilization of health services among the adolescents was low largely due to unfriendliness of the health care providers at health facilities and lack of awareness of AFHS services. In view of the findings, this study recommends need for the Government through the Ministry of Health and partners in health service provision to increase the number of AFHS and ensure that the recommendations of Adolescent Package of care is implemented fully with good evaluation strategies in place. Laborious awareness drives to sensitize the adolescents about the available services through rigorous health education and increased involvement of both parents/guardians and teachers to scale up implementation are also recommended.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,038
Score d'incertitude au seuil0,076

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0110,003
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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.

Tête enseignante Opus0,082
Tête enseignante GPT0,454
Écart entre enseignants0,372 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations8
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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