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Enregistrement W2783465553 · doi:10.4081/jphia.2017.717

Multi-stakeholder perspectives on access, availability and utilization of emergency obstetric care services in Lagos, Nigeria: A mixed-methods study

2017· article· en· W2783465553 sur OpenAlexaff
Aduragbemi Banke‐Thomas, Ololade Wright, Olatunji Sonoiki, Onaedo Ilozumba, Babatunde Ajayi, Olawunmi Okikiolu

Notice bibliographique

RevueJournal of Public Health in Africa · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGlobal Maternal and Child Health
Établissements canadiensAthena Sustainable Materials Institute
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBusinessStakeholderMedicineGovernment (linguistics)Developing countryMedical emergencyService (business)Service delivery frameworkHealth careEnvironmental healthNursingFamily medicineEconomic growthPublic relationsMarketingPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Globally, Nigeria is the second most unsafe country to be pregnant, with Lagos, its economic nerve center having disproportionately higher maternal deaths than the national average. Emergency obstetric care (EmOC) is effective in reducing pregnancyrelated morbidities and mortalities. This mixed-methods study quantitatively assessed women's satisfaction with EmOC received and qualitatively engaged multiple key stakeholders to better understand issues around EmOC access, availability and utilization in Lagos. Qualitative interviews revealed that regarding access, while government opined that EmOC facilities have been strategically built across Lagos, women flagged issues with difficulty in access, compounded by perceived high EmOC cost. For availability, though health workers were judged competent, they appeared insufficient, overworked and felt poorly remunerated. Infrastructure was considered inadequate and paucity of blood and blood products remained commonplace. Although pregnant women positively rated the clinical aspects of care, as confirmed by the survey, satisfaction gaps remained in the areas of service delivery, care organization and responsiveness. These areas of discordance offer insight to opportunities for improvements, which would ensure that every woman can access and use quality EmOC that is sufficiently available.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,029
Score d'incertitude au seuil0,456

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,219
Tête enseignante GPT0,462
Écart entre enseignants0,243 · 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 tête enseignante, 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

Citations24
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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