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Enregistrement W3087442944 · doi:10.1186/s12978-020-00996-7

Reaching health facilities in situations of emergency: qualitative study capturing experiences of pregnant women in Africa’s largest megacity

2020· article· en· W3087442944 sur OpenAlexaff
Aduragbemi Banke‐Thomas, Mobolanle Balogun, Ololade Wright, Babatunde Ajayi, Ibukun‐Oluwa Omolade Abejirinde, Abimbola Olaniran, Rokibat Olabisi Giwa-Ayedun, Bilikisu Odusanya, Bosede Bukola Afolabi

Notice bibliographique

RevueReproductive Health · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGlobal Maternal and Child Health
Établissements canadiensSickKids FoundationPublic Health OntarioUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesAXA Research Fund
Mots-clésMegacityPublic healthMedicineEnvironmental healthQualitative researchReproductive medicineScarcitySocioeconomicsEconomic growthMedical emergencyPregnancyNursingSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The consequences of delays in travel of pregnant women to reach facilities in emergency situations are well documented in literature. However, their decision-making and actual experiences of travel to health facilities when requiring emergency obstetric care (EmOC) remains a 'black box' of many unknowns to the health system, more so in megacities of low- and middle-income countries which are fraught with wide inequalities. METHODS: This in-depth study on travel of pregnant women in Africa's largest megacity, Lagos, is based on interviews conducted between September 2019 and January 2020 with 47 women and 11 of their relatives who presented at comprehensive EmOC facilities in situations of emergency, requiring some EmOC services. Following familiarisation, coding, and searching for patterns, the data was analysed for emerging themes. RESULTS: Despite recognising danger signs, pregnant women are often faced with conundrums on "when", "where" and "how" to reach EmOC facilities. While the decision-making process is a shared activity amongst all women, the available choices vary depending on socio-economic status. Women preferred to travel to facilities deemed to have "nicer" health workers, even if these were farther from home. Reported travel time was between 5 and 240 min in daytime and 5-40 min at night. Many women reported facing remarkably similar travel experiences, with varied challenges faced in the daytime (traffic congestion) compared to night-time (security concerns and scarcity of public transportation). This was irrespective of their age, socio-economic background, or obstetric history. However, the extent to which this experience impacted on their ability to reach facilities depended on their agency and support systems. Travel experience was better if they had a personal vehicle for travel at night, support of relatives or direct/indirect connections with senior health workers at comprehensive EmOC facilities. Referral barriers between facilities further prolonged delays and increased cost of travel for many women. CONCLUSION: If the goal, to leave no one behind, remains a priority, in addition to other health systems strengthening interventions, referral systems need to be improved. Advocacy on policies to encourage women to utilise nearby functional facilities when in situations of emergency and private sector partnerships should be explored.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
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: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,034

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0080,006
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0020,005
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,117
Tête enseignante GPT0,392
Écart entre enseignants0,275 · 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

Citations53
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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