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Enregistrement W3117921855 · doi:10.1186/s12913-021-06878-3

Covid-19 pandemic impact on maternal and child health services access in Nampula, Mozambique: a mixed methods research

2021· review· en· W3117921855 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueBMC Health Services Research · 2021
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCOVID-19 Impact on Reproduction
Établissements canadiensUniversity of SaskatchewanToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPublic healthMedicineHealth careNursing researchHealth administrationHealth services researchReferralHealth informaticsGovernment (linguistics)Environmental healthPsychological interventionGlobal healthPandemicHealth facilityPopulationNursingEconomic growthCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Disease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The Covid-19 pandemic has so far infected more than 30 million people in the world, having major impact on global health with collateral damage. In Mozambique, a public state of emergency was declared at the end of March 2020. This has limited people's movements and reduced public services, leading to a decrease in the number of people accessing health care facilities. An implementation research project, The Alert Community for a Prepared Hospital, has been promoting access to maternal and child health care, in Natikiri, Nampula, for the last four years. Nampula has the second highest incidence of Covid-19. The purpose of this study is to assess the impact of Covid-19 pandemic Government restrictions on access to maternal and child healthcare services. We compared health centres in Nampula city with healthcare centres in our research catchment area. We wanted to see if our previous research interventions have led to a more resilient response from the community. METHODS: Mixed-methods research, descriptive, cross-sectional, retrospective, using a review of patient visit documentation. We compared maternal and child health care unit statistical indicators from March-May 2019 to the same time-period in 2020. We tested for significant changes in access to maternal and child health services, using KrushKall Wallis, One-way Anova and mean and standard deviation tests. We compared interviews with health professionals, traditional birth attendants and patients in the two areas. We gathered data from a comparable city health centre and the main city referral hospital. The Marrere health centre and Marrere General Hospital were the two Alert Community for a Prepared Hospital intervention sites. RESULTS: Comparing 2019 quantitative maternal health services access indicators with those from 2020, showed decreases in most important indicators: family planning visits and elective C-sections dropped 28%; first antenatal visit occurring in the first trimester dropped 26%; hospital deliveries dropped a statistically significant 4% (p = 0.046), while home deliveries rose 74%; children vaccinated down 20%. CONCLUSION: Our results demonstrated the negative collateral effects of Covid-19 pandemic Government restrictions, on access to maternal and child healthcare services, and highlighted the need to improve the health information system in Mozambique.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,066
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,773
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0660,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0060,001
Bibliométrie0,0070,008
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0010,008
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,404
Tête enseignante GPT0,685
Écart entre enseignants0,281 · 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