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Enregistrement W4289638456 · doi:10.1371/journal.pone.0272523

Exploring underutilization of skilled maternal healthcare in rural Edo, Nigeria: A qualitative study

2022· article· en· W4289638456 sur OpenAlexafffund
Ogochukwu Udenigwe, Friday Okonofua, Lorretta Ntoimo, Sanni Yaya

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGlobal Maternal and Child Health
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesInternational Development Research Centre
Mots-clésHealth careQualitative researchMedicineRural areaNursingHealth facilityRural healthLocal languagePsychologyEnvironmental healthEconomic growthPopulationHealth servicesSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Existing studies have acknowledged the underutilization of skilled maternal healthcare services among women in rural Nigeria. Consequently, women in rural areas face a disproportionate risk of poor health outcomes including maternal morbidity and mortality. Addressing the challenge of non-use of skilled maternal healthcare in rural areas necessitates the involvement of multi-stakeholders across different sectors who have vital roles to play in improving maternal health. This study explores the factors contributing to the non-use of maternal healthcare services in rural areas of Edo, Nigeria from the perspectives of community elders and policymakers. METHODS: In this qualitative study, data were collected through 10 community conversations (group discussions) with community elders each consisting of 12 to 21 participants, and six key informant interviews with policymakers in rural areas of Edo State, Nigeria. Participants were purposefully selected. Conversations and interviews occurred in English, Pidgin English and the local language; lasted for an average of 9 minutes; were audio-recorded and transcribed to English. Data were manually coded, and data analysis followed the analytical strategies for qualitative description including an iterative process of inductive and deductive approaches. RESULTS: Policymakers and community elders attributed the non-use of maternal health services to poor quality of care. Notions of poor quality of care included shortages in skilled healthcare workers, apathy and abusive behaviours from healthcare providers, lack of life-saving equipment, and lack of safe skilled pregnancy care. Non-use was also attributed to women's complex utilization patterns which involved a combination of different types of healthcare services, including traditional care. Participants also identified affordability and accessibility factors as deterrents to women's use of skilled maternal healthcare. CONCLUSION: The emerging findings on pregnant women's combined use of different types of care highlight the need to improve the quality, availability, accessibility, and affordability of skilled maternal care for rural women in Nigeria.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
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 enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,036

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0070,004
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,170
Tête enseignante GPT0,351
Écart entre enseignants0,181 · 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

Citations14
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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