A qualitative exploration of barriers to health‐facility‐based delivery in Bomachoge‐Borabu and Kaloleni, Kenya
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To explore barriers to utilization of health-facility-based delivery in Kenya, use of which is associated with reduced maternal mortality. METHODS: In April 2017, a qualitative study utilizing key informant interviews (KIIs) and focus group discussions (FGDs) was carried out in Bomachoge-Borabu and Kaloleni, Kenya. Twenty-four KIIs were performed including health service providers, community health workers, religious leaders, local government representatives, Ministry of Health representatives, and representatives of women's organizations. Sixteen FGDs were held separately with adolescent females, adult females, adult males, and Community Health Committee members. Data were transcribed, coded, and categorized thematically to illustrate supply-side and demand-side barriers to use of health-facility-based delivery services. RESULTS: Supply-side barriers included staff shortages, inadequate supplies and space, poor interpersonal relations, few trained staff, long distance to services, poor transport infrastructure, and limited service hours. Demand-side barriers included financial constraints, limited spousal support, observance of birthing traditions, limited knowledge on importance of health-facility-based delivery, and fear of health-facility procedures. CONCLUSIONS: Diverse barriers continue to influence use of health-facility-based delivery services in Kenya. Practical, integrated interventions are urgently needed to reduce barriers noted, to further reduce the maternal mortality rate.
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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 | 0,005 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,005 |
| 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 ».