Social Determinants of Health among Health Workers in a Tertiary Health Institution in Anambra State, Nigeria: A Pilot Study
Notice bibliographique
Résumé
Background
 Social determinants of health (SDH) are a critical theme for health equality for Nigeria. Nigeria is one of the countries in the world which is far from achieving targets of 2030 SDG 3 due to this inequity in health.
 Methods
 This is a cross-sectional pilot survey designed to collect information about the SDH, strengths, challenges and perceived areas to be addressed among different cadres of healthcare workers at the Chukwuemeka Odumegwu Ojukwu University Teaching Hospital (COOUTH) Awka in the South eastern part of Nigeria. This is a cross-sectional pilot survey among the different cadres of healthcare workers.
 Results
 The elements of SDH are vital for the continuing well-being of health workers because of their role in attending to the totality of their community. From our study, two elements of SDH (family and physical activity) had the greatest level of confidence (44% and 26% respectively), while the justice system (police and the legal issues) had the lowest areas of confidence (2% each), but the greatest strength of the community were found in education (70%) and family (58%).
 Conclusions
 Policies in general need to be implemented to address the economic instability in order to yield positive outcomes towards education, security of lives and property, food security and affordable healthcare and transportation. Reducing health inequities in Nigeria will depend on a focus addressing the social circumstances of individuals, families and communities using equity-based approaches on the broader structural environment. The role of formal and informal educational strategies will be beneficial in the highlighted social, economic and political factors from this study.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,023 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».