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Enregistrement W4367173713 · doi:10.1002/hpm.3650

Challenges in last mile distribution of family planning commodities: Effects on product availability and accessibility in Nigeria

2023· article· en· W4367173713 sur OpenAlexaff
Otuto Amarauche Chukwu, Maxwell Ogochukwu Adibe

Notice bibliographique

RevueThe International Journal of Health Planning and Management · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGlobal Maternal and Child Health
Établissements canadiensInstitute for Work & HealthUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBusinessDistribution (mathematics)Last mile (transportation)Product (mathematics)Descriptive statisticsMarketingStock (firearms)IBMMileEnvironmental healthMedicineGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Family planning (FP) reduces maternal and child mortality risk. Despite policies and plans to improve FP in Nigeria, access remains poor leading to high unmet need. Contraceptive use is still as low as 4.9% in some regions. Thus, this study assessed challenges in FP commodities distribution and its effect on accessibility. METHODS: Descriptive survey was used to explore last mile distribution of FP commodities in 287 facilities across various levels of FP service provision. Also, 2528 end users of FP services were assessed to ascertain their attitudes towards FP services. Data were analysed using IBM Statistical Package for the Social Sciences version 25. RESULTS: Only 16% of the facilities had all the basic infrastructure requirements assessed with majority of the facilities having inadequate human resource capacity on logistics and supply chain management of health commodities. The study also identified positive attitudes towards FP (80%) and low incidence of stigmatising attitudes (5.4%). CONCLUSIONS: The study identified challenges in distribution of FP commodities including frequent stock out of commodities and socio-cultural barriers. Increased positive attitude and limited stigmatising attitudes provides policy directions that are relevant for decision makers to align FP policies and strategies to improve last mile distribution of FP commodities.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,037

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,073
Tête enseignante GPT0,375
Écart entre enseignants0,303 · 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'étudeObservationnel
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

Citations16
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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