Talking health: trusted health messengers and effective ways of delivering health messages for rural mothers in Southwest Ethiopia
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Access to trusted health information has contribution to improve maternal and child health outcomes. However, limited research to date has explored the perceptions of communities regarding credible messenger and messaging in rural Ethiopia. Therefore, this study aimed to explore sources of trusted maternal health information and preferences for the mode of delivery of health information in Jimma Zone, Ethiopia; to inform safe motherhood implementation research project interventions. METHOD: An exploratory qualitative study was conducted in three districts of Jimma Zone, southwest of Ethiopia, in 2016. Twelve focus group discussions (FGDs) and twenty-four in-depth interviews (IDIs) were conducted among purposively selected study participants. FGDs and IDIs were conducted in the local language, and digital voice recordings were transcribed into English. All transcripts were read comprehensively, and a code book was developed to guide thematic analysis. Data were analyzed using Atlas.7.0.71 software. RESULT: Study Participants identified as Health Extension Workers (HEWs) and Health Development Army (HDA) as trusted health messengers. Regarding communication channels, participants primarily favored face-to-face/interpersonal communication channels, followed by mass media and traditional approaches like community conversation, traditional songs and role play.In particular, the HEW home-to-home outreach program for health communication helped them to build trusting relationships with community members; However, HEWs felt the program was not adequately supported by the government. CONCLUSION: Health knowledge transfer success depends on trusted messengers and adaptable modes. The findings of this study suggest that HEWs are a credible messenger for health messaging in rural Ethiopia, especially when using an interpersonal message delivery approach. Therefore, government initiatives should strengthen the existing health extension packages by providing in-service and refresher training to health extension workers.
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 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 | 0,003 | 0,003 |
| 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 | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».