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Enregistrement W2574014300 · doi:10.1186/s12978-016-0269-y

A mixed methods assessment of barriers to maternal, newborn and child health in Gogrial West, South Sudan

2017· article· en· W2574014300 sur OpenAlexafffund
Lynn Lieberman Lawry, Covadonga Canteli, Tahina Rabenzanahary, Wartini Pramana

Notice bibliographique

RevueReproductive Health · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGlobal Maternal and Child Health
Établissements canadiensCanadian Red Cross Society
Organismes subventionnairesGlobal Affairs CanadaGovernment of Canada
Mots-clésMedicineContext (archaeology)Reproductive medicineWifePopulationDemographyFamily planningDeveloping countryPublic healthEnvironmental healthPregnancyGeographyNursingEconomic growthResearch methodology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Health conditions for mothers, newborns, and children in South Sudan are among the worst worldwide. South Sudan has the highest rate of maternal mortality in the world and despite alarming statistics, few women and children in South Sudan have access to needed healthcare, especially in rural areas. The purpose of this study was to understand the barriers to maternal, newborn and child health in Gogrial West, Warrap State, South Sudan, one of the most underdeveloped states. METHODS: A randomized household quantitative study and supplemental qualitative interviews were employed in 8/9 payams in Gogrial West, Warrap, South Sudan. Interviews were conducted with randomly selected female household members (n = 860) who were pregnant or had children less than 5 years of age, and men (n = 144) with a wife having these characteristics. Non-randomized qualitative interviews (n = 72) were used to nuance and add important socio-cultural context to the quantitative data. Analysis involved the estimation of weighted population means and percentages, using 95% confidence intervals and considering p-values as significant when less than 0.05, when comparisons by age, age of marriage, wife status and wealth were to be established. RESULTS: Most women (90.8%) and men (96.6%) did not want contraception. Only 1.2% of women aged 15-49 had met their need for family planning. On average, pregnant women presented for antenatal care (ANC) 2.3 times and by unskilled providers. Less than half of households had a mosquito net; fewer had insecticide treated nets. Recognition of maternal, newborn and child health danger signs overall was low. Only 4.6% of women had skilled birth attendants. One quarter of children had verifiable DPT3 immunization. Five percent of men and 6% of women reported forced intercourse. Overall men and women accept beatings as a norm. CONCLUSION: Barriers to care for mothers, infants and children are far more than the lack of antenatal care. Maternal, newborn and child health suffers from lack of skilled providers, resources, distance to clinics. A lack of gender equity and accepted negative social norms impedes healthy behaviors among women and children. The paucity of a peer-reviewed evidence base in the world's newest country to address the overwhelming needs of the population suggests these data will help to align health priorities to guide programmatic strategy for key stakeholders.

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)0,022
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,016
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,114

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0220,016
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,003
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,038
Tête enseignante GPT0,422
Écart entre enseignants0,384 · 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'étudeQualitatif
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

Citations36
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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