Delivering Health Services during Early Days of COVID-19 Pandemic: Perspectives of Frontline Healthcare Workers in Kenya’s Urban Informal Settlements
Notice bibliographique
Résumé
The COVID-19 pandemic has caused widespread disruptions to health, economic and social lives globally. This qualitative study explores frontline healthcare workers’ (HCWs) experiences delivering routine care in Kenya’s informal settlements during the early phases of the pandemic, amidst stringent COVID-19 mitigation measures. Thirteen telephone interviews were conducted with facility and community-based HCWs serving three informal settlements in Nairobi and Mombasa. Data were analyzed using the framework approach. Results indicate there were widespread fears and anxieties surrounding COVID-19 and its management. Secondly, access to facility-based care at the onset of the pandemic was reported to decline, with service availability hampered by the imposed curfew hours and guidance on the maximum allowable number of clients. HCWs experienced heightened risk of COVID-19 infection due to poor working conditions including inadequate personal protective equipment (PPE) and unavailable isolation areas for COVID-19 positive patients. HCWs also experienced stigma associated with contact with persons suspected of having COVID-19 infection, thereby causing a strain on their mental health and wellbeing. The study recommends the need for interventions to support and protect HCWs’ physical and mental health, alongside health system preparedness. Additionally, it is vital to identify ways of taking health services closer to the community to address access barriers in health emergency contexts.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,006 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».