Use of a geographic information system to assess accessibility to health facilities providing emergency obstetric and newborn care in Bangladesh
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To use a geographic information system (GIS) to determine accessibility to health facilities for emergency obstetric and newborn care (EmONC) and compare coverage with that stipulated by UN guidelines (5 EmONC facilities per 500 000 individuals, ≥1 comprehensive). METHODS: A cross-sectional study was undertaken of all public facilities providing EmONC in 24 districts of Bangladesh from March to October 2012. Accessibility to each facility was assessed by applying GIS to estimate the proportion of catchment population (comprehensive 500 000; basic 100 000) able to reach the nearest facility within 2 hours and 1 hour of travel time, respectively, by existing road networks. RESULTS: The minimum number of public facilities providing comprehensive and basic EmONC services (1 and 5 per 500 000 individuals, respectively) was reached in 16 and 3 districts, respectively. However, after applying GIS, in no district did 100% of the catchment population have access to these services. A minimum of 75% and 50% of the population had accessibility to comprehensive services in 11 and 5 districts, respectively. For basic services, accessibility was much lower. CONCLUSION: Assessing only the number of EmONC facilities does not ensure universal coverage; accessibility should be assessed when planning health systems.
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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 | 0,001 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».