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Enregistrement W3153510722 · doi:10.1186/s12913-021-06376-6

Exploring patient-provider interactions and the health system’s responsiveness to street-connected children and youth in Kenya: a qualitative study

2021· article· en· W3153510722 sur OpenAlexafffund
Lonnie Embleton, Gayapersad Allison, Reuben Kiptui, David Ayuku, Apondi Edith, Paula Braitstein

Notice bibliographique

RevueBMC Health Services Research · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHomelessness and Social Issues
Établissements canadiensCanada Research ChairsPublic Health OntarioUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesEunice Kennedy Shriver National Institute of Child Health and Human DevelopmentCanadian Institutes of Health ResearchNational Institutes of HealthUniversity of Toronto
Mots-clésThematic analysisQualitative researchContext (archaeology)Health informaticsHealth administrationNursing researchPublic healthMedicineHealth careHealth services researchNursingFocus groupPublic relationsSociologyEconomic growthPolitical scienceSocial science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: In Kenya, street-connected children and youth (SCY) have poor health outcomes and die prematurely due to preventable causes. This suggests they are not accessing or receiving adequately responsive healthcare to prevent morbidity and mortality. We sought to gain insight into the health systems responsiveness to SCY in Kenya through an in-depth exploration of SCY's and healthcare provider's reflections on their interactions with each other. METHODS: This qualitative study was conducted across 5 counties in western Kenya between May 2017 and September 2018 using multiple methods to explore and describe the public perceptions of, and proposed and existing responses to, the phenomenon of SCY in Kenya. The present analysis focuses on a subset of data from focus group discussions and in-depth interviews concerning the delivery of healthcare to SCY, interactions between SCY and providers, and SCY's experiences in the health system. We conducted a thematic analysis situated in a conceptual framework for health systems responsiveness. RESULTS: Through three themes, context, negative patient-provider interactions, and positive patient-provider interactions, we identified factors that shape health systems responsiveness to SCY in Kenya. Economic factors influenced and limited SCY's interactions with the health system and shaped their experiences of dignity, quality of basic amenities, choice of provider, and prompt attention. The stigmatization and discrimination of SCY, a sociological process shaped by the social-cultural context in Kenya, resulted in experiences of indignity and a lack of prompt attention when interacting with the health system. Patient-provider interactions were highly influenced by healthcare providers' adverse personal emotions and attitudes towards SCY, resulting in negative interactions and a lack of health systems responsiveness. CONCLUSIONS: This study suggests that the health system in Kenya is inadequately responsive to SCY. Increasing public health expenditures and expanding universal health coverage may begin to address economic factors, such as the inability to pay for care, which influence SCY's experiences of choice of provider, prompt attention, and dignity. The deeply embedded adverse emotional responses expressed by providers about SCY, associated with the socially constructed stigmatization of this population, need to be addressed to improve patient-provider interactions.

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)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
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 enseignants0,026
Score d'incertitude au seuil0,060

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0110,008
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,250
Tête enseignante GPT0,532
Écart entre enseignants0,282 · 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

Citations12
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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