Factors associated with health-seeking behaviour among informal sector workers in the Kumasi metropolis of Ghana
Notice bibliographique
Résumé
Even though studies have established that informal sector workers are prone to occupational-related diseases, not much is known about their health-seeking behaviour. This study aims to examine drivers of health-seeking behaviour among informal sector workers in the Kumasi metropolis of Ghana. A cross-sectional survey was conducted. Simple random sampling technique was used to select 350 informal sector workers. Questionnaires were used to collect the data. The study revealed that 33.5% of the participants practiced good health-seeking behaviour when they developed occupational-related diseases in 2016. The study further revealed that informal sector workers with five or more dependents (AOR: 8.482; CI: 1.265–56.872; p = 0.028) and those who spent more than an hour at a health facility (AOR: 24.040; CI: 8.508–67.927; p < 0.0001) were more probable to exhibit good health-seeking behaviour. Informal sector workers without active National Health Insurance Scheme [NHIS] (AOR: 0.149; CI: 0.052–0.430; p < 0.0001) and employees were less likely to adopt good health-seeking behaviour. Given the limited formal healthcare system and resources available, socio-demographic factors should be taken into consideration when formulating policies to encourage informal sector workers to adopt good health-seeking behaviour.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 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) | 0,002 | 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 ».