UTILIZATION OF MATERNAL HEALTH SERVICES AMONG INTERNAL MIGRANTS IN MUMBAI, INDIA
Notice bibliographique
Résumé
This study aimed to understand access to maternal health care and the factors shaping it amongst poor migrants in Mumbai, India. A cross-sectional mixed methods approach was used. It included multistage cluster sampling and face-to-face interviews, through structured interview schedules, of 234 migrant women who had delivered in the two years previous to the date they were interviewed. Qualitative in-depth interviews of migrant women, health care providers and health officials were also conducted to understand community and provider perspectives. The results showed that access to antenatal care was poor among migrants with less than a third of them receiving basic antenatal care and a quarter delivering at home. Multivariate analysis highlighted that amongst migrant women those who stayed in Mumbai during pregnancy and delivery had better access to maternal health care than those who went back to their home towns. Poor maternal health care was also due to weaker demand for health care as a result of the lack of felt-need among migrants due to socio-cultural factors and lack of social support for, and knowledge of, health facilities in the city. Supply-side factors such as inadequate health infrastructure at primary and secondary levels, lack of specific strategies to improve access to health care for migrants and cumbersome administrative procedures that exclude migrants from certain government programmes all need to be addressed. Migrants should be integral to the urban development process and policies should aim at preventing their exclusion from basic amenities and their entitlements as citizens.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».