Barreras en mujeres indígenas para acceder a servicios obstétricos en el marco de redes integradas de servicios de salud
Notice bibliographique
Résumé
Analizar las barreras que enfrentan las mujeres indígenas para acceder a la red de servicios obstétricos en el marco de Redes Integradas de Servicios de Salud. Se diseñó un estudio transversal descriptivo que integró métodos cuantitativos y cualitativos. La muestra fue intencionada, no probabilística. La recolección de datos se hizo en Oaxaca, México, durante 2017 y 2018. Se encuestó a 149 mujeres indígenas usuarias de servicios obstétricos para caracterizarlas sociodemográficamente y se seleccionaron 30 que tuvieron complicaciones durante el proceso de embarazo y parto para realizarles una entrevista semiestructurada. Se realizó observación no participante. La red de servicios obstétricos agrupa la atención de cuatro instituciones con diferentes modelos de atención, y por ello diversos tipos de establecimientos y recursos humanos para atender a las mujeres indígenas. Casi el 20% de las mujeres no iniciaron control prenatal en el primer trimestre del embarazo y el 27,2% tuvieron complicaciones durante el periodo gestacional. Las principales barreras fueron de disponibilidad (horarios de atención, aspectos geográficos), accesibilidad (carencia de recursos financieros), aceptabilidad (prácticas ancestrales vs. recomendaciones médicas) y continuidad del servicio (dificultades para ingresar al segundo nivel de atención y a especialidades médicas). El modelo de atención en redes posibilita el acceso a los servicios obstétricos, pero no garantiza la atención. Para ello, es necesario mejorar tanto la infraestructura de las instituciones prestadoras de servicios obstétricos como los procesos de atención. Hay que ampliar la visión del modelo considerando la perspectiva de derechos humanos y de equidad en salud. To analyze the barriers that indigenous women face in access to the network of obstetric services in the context of the implementation of integrated healthcare networks (IHN). We designed a cross-sectional descriptive study including quantitative and qualitative methods. Sampling was intentional, no probabilistic. Data collection was carried out in Oaxaca, Mexico, during 2017-2018. A total of 149 indigenous women who used obstetrical services were surveyed and sociodemographic characteristics were obtained. Later were selected 30 cases that had complications during pregnancy and childbirth for a semi-structured interview. Non-participant observation was conducted. The network of obstetric services comprises four institutions with different models of care and therefore different types of facilities and human resources to assist indigenous women. Nearly 20% of women did not start prenatal care in the first trimester of pregnancy and 27.2% had complications during the gestational period. The main barriers were availability (hours of operation, geographical aspects), accessibility (lack of financial resources), acceptability (ancestral practices vs. medical recommendations), and continuity of service (difficulties for admit patients in hospitals referred from first line of care). The networks model allows access to obstetric services but does not guarantee care. For this it is necessary to improve both: the infrastructure of the obstetric service providers, and the care processes. It is necessary to broaden the vision of the IHN management model considering the perspective of human rights and equity in health.
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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 | 0,007 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 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 ».