Characteristics of community savings groups in rural Eastern Uganda: opportunities for improving access to maternal health services
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Rural populations in Uganda have limited access to formal financial Institutions, but a growing majority belong to saving groups. These saving groups could have the potential to improve household income and access to health services. OBJECTIVE: To understand organizational characteristics, benefits and challenges, of savings groups in rural Uganda. METHODS: This was a cross-sectional descriptive study that employed both quantitative and qualitative data collection techniques. Data on the characteristics of community-based savings groups (CBSGs) were collected from 247 CBSG leaders in the districts of Kamuli, Kibukuand Pallisa using self-administered open-ended questionnaires. To triangulate the findings, we conducted in-depth interviews with seven CBSG leaders. Descriptive quantitative and content analysis for qualitative data was undertaken respectively. RESULTS: Almost a quarter of the savings groups had 5-14 members and slightly more than half of the saving groups had 15-30 members. Ninety-three percent of the CBSGs indicated electing their management committees democratically to select the group leaders and held meetings at least once a week. Eighty-nine percent of the CBSGs had used metallic boxes to keep their money, while 10% of the CBSGs kept their money using mobile money and banks,respectively. The main reasons for the formation of CBSGs were to increase household income, developing the community and saving for emergencies. The most common challenges associated with CBSG management included high illiteracy (35%) among the leaders,irregular attendance of meetings (22%), and lack of training on management and leadership(19%). The qualitative findings agreed with the quantitative findings and served to triangulate the main results. CONCLUSIONS: Saving groups in Uganda have the basic required structures; however, challenges exist in relation to training and management of the groups and their assets. The government and development partners should work together to provide technical support to the groups.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».