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Enregistrement W3028239962 · doi:10.1186/s12913-020-05251-0

Female clients’ gender preferences for frontline health workers who provide maternal, newborn and child health (MNCH) services at primary health care level in Nigeria

2020· article· en· W3028239962 sur OpenAlexfundno aff
Ekechi Okereke, Godwin Unumeri, Akinwumi Akinola, George Eluwa, Sylvia Adebajo

Notice bibliographique

RevueBMC Health Services Research · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSex and Gender in Healthcare
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesGlobal Affairs CanadaWorld Health Organization
Mots-clésMedicineHealth careHealth facilityHealth administrationNursing researchPublic healthPopulationNursingHealth informaticsFamily medicineEnvironmental healthHealth services

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: In Nigeria, anecdotes abound that female clients, particularly within northern Nigeria, have gender-based preferences for frontline health workers (FLHWs) who provide healthcare services. This may adversely affect uptake of maternal newborn and child health services, especially at primary healthcare level in Nigeria, where a huge proportion of the Nigerian population and rural community members in particular, access healthcare services. This study explored female clients' gender preferences for frontline health workers who provide maternal, newborn and child healthcare (MNCH) services at primary healthcare level in Nigeria. METHODS: The study adopted a cross-sectional quantitative design with 256 female clients' exit interviews from selected primary health facilities within two States - Bauchi (northern Nigeria) and Cross-River (southern Nigeria). Data was collected using Personal Digital Assistants and data analysis was done using SPSS software. Descriptive analysis was carried out using percentage frequency distribution tables. Bivariate analysis was also carried out to examine possible relationships between key characteristic variables and the gender preferences of female clients involved in the study. RESULTS: Out of 256 women who accessed maternal, newborn and child health services within the sampled health facilities, 44.1% stated preference for female FLHWs, 2.3% preferred male FLHWs while 53.5% were indifferent about the gender of the health worker. However only 26.6% of female clients were attended to by male FLHWs. Bivariate analysis suggests a relationship between a female client's health worker gender preference and her pregnancy status, the specific reason for which a female client visits a primary healthcare facility, a female client's location in Nigeria as well as the gender of the health worker(s) working within the primary healthcare facility which she visits to access maternal, newborn and child health services. CONCLUSIONS: The study findings suggest that female clients at primary healthcare level in Nigeria possibly have gender preferences for the frontline health workers who provide services to them. There should be sustained advocacy and increased efforts at community engagement to promote the acceptability of healthcare services from male frontline health workers in order to have a significant impact on the uptake of MNCH services, particularly within northern Nigeria.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,020

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

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.

Tête enseignante Opus0,184
Tête enseignante GPT0,438
Écart entre enseignants0,254 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations15
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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