Barrier to Healthcare Access Faced by Indigenous Women in the Guatemalan Highland
Notice bibliographique
Résumé
Utilizing the Framework Method, qualitative research determined the effects of potential barriers to healthcare access faced by 15 self-selected, consenting Indigenous women living in three different communities in the Guatemalan highlands. The women were actively involved in the nutritional recuperation program of the Community Organization, a non-profit clinic. Data collection involved recorded interviews based on a questionnaire designed to ensure culture competency. Responses were grouped into categories based on their relation to potential barriers to healthcare access and were then coded based on impacts on healthcare seeking behaviours. Intercoder reliability was measured and negotiated agreement of results was conducted to reach 100% agreement. Analyses of coded responses compared results between communities and between available sectors of healthcare (folk, public, and non-profit). Inductive reasoning was used to determine the effect of beliefs related to illness on healthcare seeking behaviour. Analyses showed significant differences in the impact of geographical barriers to healthcare access among communities across public and non-profit sectors of healthcare, p < 0.05, and demonstrated categorization of disease states and influence of beliefs related to illness on healthcare seeking behaviour. Results demonstrated a hierarchy of barriers, with barriers such as cost, perceived quality of care, trust of medical provider, and available time only showing a negative effect once the barrier of geography was overcome. Despite the sample bias, these results give insight into factors affecting healthcare seeking behaviours that could contribute to the low utilization of healthcare seen in this population.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,003 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».