Women in Health and their Economic, Equity and Livelihood statuses during Emergency Preparedness (WHEELER) Protocol: A mixed methods study in Kenya
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Introduction: Kenya reported its first COVID-19 case on March 13, 2020. Pandemic-driven health system changes followed, as did mitigation measures. These measures had unintended health, economic, and societal consequences: Kenyan women in paid and unpaid employment bore the brunt. This protocol aims to identify potential gender equality and health equity gaps, and possible disproportional health and socio-economic impacts experienced by paid and unpaid female health care providers in Kilifi and Mombasa Counties during the COVID − 19 pandemic. It will also identify evidence-based policy options for future safeguarding of the unpaid and paid female health work force during emergency preparedness, response and recovery periods. Methods: Participatory mixed methods framed by a health equity, gender analysis and human-centred design will be used to engage the unpaid and paid health workforce in the research. Research implementation will follow four of the five phases of the human centred design approach which include, empathize phase, define phase, ideate &synthesis phase, prototype/critical review phase, and testing phase. Data collection in the empathize phase will utilize qualitative (focus group discussions and in-depth interviews) and quantitative (survey questionnaire) to explore perceptions, experiences, needs and priorities of health care providers in relation to COVID-19. This will then be further explored and contextualised in the define phase. In the ideate& synthesis phase, workshops with key stakeholders and health care providers will brainstorm and propose as many gender equitable and transformative recovery solutions as possible for future pandemic preparedness based on the findings from the define phase. In the prototype and critical review phase, the solutions proposed will then be critically appraised and packaged as policy and strategic recommendations that are gender- sensitive and transformative. Community research advisory groups and local advisory boards will be established to ensure integration and sustainability of the participatory research design. Discussion: Globally, seven out of ten health workers are women. This study will generate evidence on root cultural, structural, socio-economic and political factors that perpetuate gender inequities and female disadvantage in the paid and unpaid health sector. Such evidence is critical for the realization of women’s rights, well-being and livelihoods, and for development of gender- sensitive and transformative health systems that can withstand future emergencies and structural shocks.
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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 | 0,038 | 0,026 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,003 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,035 | 0,005 |
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 ».