Understanding the Influence of Ghanaian Women’s Migration Patterns on Access to Health Care 
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background: In recent years, there has been a noted increase in migration rates with trends marking a rise in women seeking relocation as means to access employment or academic opportunities; this growth is referred to as the feminization of migration. Migration stimulates female empowerment, increases access to financial opportunities, and promotes cultural diversity; all while simultaneously exposing women to detrimental conditions that impose risks to their physical and psychological well-being. Health is a fundamental human right that female migrants often get deprived of due to various social, cultural, political and economic factors in the destination region. These factors catalyze inhabitable environments in which migrant women are further exposed to harm, stimulating their status as vulnerable populations. Methods: We performed a secondary analysis to explore how the social determinants of health, specifically socioeconomic status, culture, and education impact health outcomes and health care access of Ghanaian women who migrated internally within Ghana or externally to Canada. Fourteen interview transcripts, seven from each primary study dataset, were analyzed using thematic analysis and an intersectionality approach. Ethical approval was received for the primary studies and our secondary analysis via the Ethics Review Board at the University of Alberta, Canada. Results: Ghanaian female migrants experienced varying obstacles in terms of accessing health care services. The barriers were identified as cultural, financial, social, and lack of health insurance. Ghanaian women’s health outcomes were influenced by the conditions surrounding their migration including working conditions, separation from family, altered social support systems, and financial constraints. Conclusion: Areas requiring further research and development were identified by assessing migrants’ social determinants of health in the destination country and the associated-barriers in accessing health services. We hope our findings will serve as a foundation for improving health outcomes for female migrant populations and support health care professionals' practice of cultural competence.
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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 | 0,002 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».