Analysis of Spatial Distribution of Health Care Facilities and its Effects on Access to Primary Healthcare in Rural Communities in Kpandai District, Ghana
Notice bibliographique
Résumé
Despite collaborative efforts by the government and the private sector in the provision of health facilities in Ghana, a substantial proportion of communities in rural Ghana still have poor access to primary health care. Employing a case study research design, this study presents an overview of the geographic distribution of healthcare facilities in Kpandai District and access to primary health care. Focus group discussions and interviews were conducted with randomly selected households, opinion leaders, healthcare and in-charges of health facilities to ascertain their perception of accessibility to health services. Geographic Information System (GIS) (ArcMap) was used to model the spatial distribution of health facilities. Spatially, 139 communities representing 50.5% of the communities are not accessible health facilities per World Health Organization and Ghana Health Service Survive distance threshold to health centers and Community-based Health Planning and Services (CHPS), and hospitals, respectively. Ideally, this implies that the majority of the population have to travel for more than 5 km to access health care services. This study found that the poor spatial distribution of health facilities has negative implications on access to primary health care in the district. Poor conditions of roads were a major barrier to the household’s accessibility to district hospitals. In addition to this, the availability, affordability, adequacy and acceptability which are major determinants of access to primary health care delivery were found to be fairly good. These findings have implications for the realization of the United Nations’ health-related Sustainable Development Goals.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| 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) | 0,000 | 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 ».