Évaluation de la qualité des services de santé maternelle et néonatale en Guinée-Conakry et au Togo
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: The quality of mother and child healthcare remains a challenge for low and middle income countries. Quality interventions that allow a reduction of maternal and infantile mortality require the services of qualified personnel. The objective of this study is to present the results of analysis of the status of human healthcare resources and the quality of healthcare (technical, interpersonal, organisational) they provide to mothers and neonates in Guinea and Togo. METHODS: Data were derived from Guinea and Togo case studies with embedded levels of analysis. Participants were: maternal and neonatal health care resources (MNCHR), health care beneficiaries, community members. Data collection methods comprised: observations of MNHCR clinical practice; interviews (beneficiaries, health care establishment and educational institution personnel); and focus groups (men, women, community leaders, students). Analysis consisted of qualitative analysis of the content of interviews and focus groups and quantitative analysis of quality scores. RESULTS: The observations revealed a low level of health care quality for all criteria. Non-technical quality varied according to: the health establishment and level of experience, the MNHCR qualifications, specialisation and basic training. Geographic and financial accessibility, maternal and neonatal health care personnel capacities, continuity and extent of their services are unsatisfactory. CONCLUSION: Recommendations target the establishment of public policies to reinforce MNHCR capacities, standard to define their practice, and organisation and work environment. Conclusions could be used as benchmarks for other countries from Sub-Saharan Africa.
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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 | 0,005 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 découle