Health Facility Capacity to Provide Maternal and Newborn Healthcare Services in Unguja
Notice bibliographique
Résumé
Globally, every year 529,000 maternal deaths occur, 99% of which in developing countries with majority being in Sub-Saharan Africa. Maternal, Newborn and Child Health (MNCH) services depend on the accessibility, availability and quality of antenatal care (ANC), delivery and postnatal services. The aim of this study was to assess the health facilities’ capacity and readiness to provide MNCH services in Unguja Island, Zanzibar. A facility-based cross-sectional survey was conducted from May to June 2015 at public health facilities providing MNCH services. Data was collected by using the modified Service Availability and Readiness Assessment tool. Eighteen health facilities were assessed, two-thirds (66.7%, n = 12) of which were offering both maternity and reproductive and child health (RCH) services, 4 (22.2%) RCH services only, and 2 (11.1%) maternity services only. Readiness score for ANC services was 66% with high readiness scores in diagnostics services (89%) and equipment (69%). Overall, 14% offered all seven signal functions. Overall, delivery service readiness score was 48%. Overall readiness for comprehensive emergency obstetric and neonatal care services was 13%. Staff training and guidelines readiness score was 11%, while medicine and commodities score was 9%. The health facilities’ readiness in providing MNCH services remains inadequate in Unguja Island. Readiness in providing services was low for delivery and emergency obstetric and neonatal care services. Basic and advanced delivery services need to be improved in parallel with provision of necessary equipment, medicines and commodities and staff training for better MNCH service delivery.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».