Challenges of PregnantWomen Accessing Focused Antenatal Clinic During Covid-19 Pandemic Lockdown in Wuse District Hospital, Abuja, Nigeria
Notice bibliographique
Résumé
Background: Most maternal deaths are linked to pregnancy and childbearing. In an attempt to improve maternal and child health, World Health Organisation introduced focused Antenatal care (ANC). All the activities of the world were at a standstill at the outbreak of COVID-19 in 2020, including obstetric care. Aim: To explore pregnant women's challenges in accessing ANC in Wuse district hospital Abuja during the COVID-19 lockdown. Methods: A descriptive crosssectional survey was conducted among mothers attending ANC at Wuse District Hospital. A purposive sampling technique was employed to select 99 participants for the study. Data were collected via a semi-structured questionnaire and analyzed using descriptive statistics. Results: More than one-quarter (25.3%) were between the age range of 25-30 years, while 57.6% had tertiary education. Also, 80.8% of the participants lived outside the hospital environment, and 62.6% were either civil servants or self-employed. The findings reveal that most (78.8%) of the participants could not attend antenatal appointments as scheduled while only 21.2% could receive ANC at the appropriate time. Challenges of the participants in receiving ANC include closing down of the antenatal clinic because of COVID-19 (28.3%), the difficulty of movement due to COVID-19 lockdown (41.4%), unavailability of staff as they have been drafted into isolation centers (9%) and transport problem (21.2%). Conclusion: The majority of the participants could not attend ANC as recommended during the COVID-19 pandemic lockdown. Adequate provision needs to be provided for pregnant women to have access to quality healthcare during pandemics.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».