Health seeking behaviors and childcare patterns in an informal settlement of Nairobi, Kenya: A cross-sectional study
Notice bibliographique
Résumé
Children in urban informal settlements experience high risks for poor health and development. Understanding health seeking behaviors and childcare patterns of caregivers in urban informal settlements is important for devising effective interventions. This study describes household characteristics and aspects of nurturing care among caregivers of children aged 0-2 years in Dagoretti informal settlement, Nairobi-Kenya. In this cross sectional study, data were collected on household socio-demographic characteristics, antenatal care and child delivery practices, infant and young child feeding practices, activities that promote play, learning and school readiness, and on childcare and protection practices. Descriptive statistics of proportions and means were used to summarize the data. The study covers a total of 458 Kenyan and 118 immigrant households. Caregivers from immigrant households, with low education and from the younger age-group (less than 20 years) were vulnerable to sub-optimal caregiving and health seeking practices, including relatively lower rates of age-appropriate breastfeeding and poor dietary diversity. Seventy-five percent of expectant mothers attended less than four antenatal care visits. Households surveyed had limited possession of children's books (2% with three or more books), limited access to play materials (43% had two or more play materials), and low paternal involvement in child stimulation and early learning activities (14%). One-third and half of the children were left with inadequate care and disciplined using both violent and non-violent methods, respectively. Our findings highlight the urgent need for contextually appropriate and integrated interventions anchored in the WHO's nurturing care framework. These interventions can benefit from extensive involvement of caregivers, facility and community-based healthcare workers, policy makers, and other relevant stakeholders.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».