Why do newborns die? Perspectives of community members and Health care providers in the Lawra Municipality in Upper West Region, Ghana
Notice bibliographique
Résumé
Abstract BACKGROUND Neonatal deaths contribute significantly to under-five deaths and are a crucial indicator of a country's socioeconomic development, quality of life, and health status. Neonatal deaths occur both at home and in health facilities. Hence community members' and health workers' perspectives collectively define neonatal survival. AIM This study explored the perceived causes of neonatal deaths among health service providers and community members. METHODS This study employed a qualitative descriptive design with a purposive sampling method of 30 participants (18 community members and 12 healthcare providers). Data were collected using Focus Group Discussion (FGD), transcribed verbatim, coded and analysed using the content analysis technique. RESULTS Three categories emerged to describe the factors perceived to cause newborn deaths at health facilities and in the community. These categories were: (1) human factors (newborns, their mothers/families and health staff); (2) place factors (logistics, equipment and their interaction with newborns); and (3) time factors (delays, transport and referral). CONCLUSIONS The study identified differences in perspectives between health workers and community members. These differences can affect interventions in neonatal care. Health authorities are encouraged to engage their communities with geographic-specific factors causing neonatal deaths to identify and understand the influencing factors and take everyday actions towards reducing neonatal deaths.
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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 | 0,004 | 0,007 |
| 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 | 0,008 | 0,004 |
| 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) | 0,003 | 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 ».