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Enregistrement W4389048117 · doi:10.1186/s12913-023-10273-5

Barriers experienced by community midwives to provide basic emergency obstetric and newborn care in rural Pakistan

2023· article· en· W4389048117 sur OpenAlexaff
Ramesh Kumar, Vikram Mehraj, Jamil Ahmed, Shahzad Ali Khan, Tariq Ali, Saima Batool, Fozia Rashid, Sathirakorn Pongpanich

Notice bibliographique

RevueBMC Health Services Research · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGlobal Maternal and Child Health
Établissements canadiensMcGill University Health Centre
Organismes subventionnairesChulalongkorn University
Mots-clésMedicineGraduation (instrument)Government (linguistics)Nursing researchFamily medicineDeveloping countryPublic healthHealth careNursingMedical emergencyEconomic growth

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Considering the high maternal mortality rate, the government of Pakistan has deployed Community Midwives (CMWs) in rural areas of Pakistan. This relatively new cadre of community-based skilled birth attendants has previously reported to experience several challenges in providing maternal and child healthcare. However, what barriers they experience in providing basic emergency obstetric and newborn care needs to be further studied. METHODS: This was a cross-sectional study conducted in twelve districts in Sindh province, Pakistan, with poor maternal and child health indicators. A total of 258 CMWs participated in this study and completed the questionnaire on a pretested, validated tool in their community-based stations. The trained data collectors completed the questionnaires from the respondents. The problems identified were categorized into three major issues: financial, and transport and security related; and were analyzed accordingly. Ethical approval was obtained from the institutional review board (IRB) of Health Services Academy (HSA) Islamabad, Pakistan. RESULTS: The majority (90%) of 258 CMWs had formal training in maternal and neonatal care from the recognized institutions. Financial difficulties faced by CMWs were identified as the most frequent barriers and others were transport, security, and other issues. In univariate analysis, 38.1% and 61.9% of the community midwives who faced financial difficulties had completed a graduation or intermediate level of education, respectively (p = 0.006). Round-the-clock availability for emergencies was inversely associated with having financial difficulties, i.e., 71.4%, in contrast to 28.4% who had financial difficulties were available round-the-clock for emergency calls in their community clinics (p = 0.008). Formal training (p = 0.001), work experience (p = 0.015), longer duration of work (p = 0.003), and liaison with health workers and posting district (p = 0.001) had statistically significantly higher transport related issues. Security difficulties faced by CMWs and a set of correlates such as formal training (p = 0.019), working experience (p = 0.001), longer duration of work (p = 0.023), 24 h of availability on call (p = 0.004), liaison with traditional birth attendants (TBAs) in the community (p = 0.002), and district of posting (p = 0.001) were statistically significantly different. Other issues like working experience (p = < 0.001) and Liaison with TBAs in the community (p = < 0.001) were found statistically significant. CONCLUSION: Financial, transportation and security related barriers were commonly reported by community midwives in the delivery of basic emergency obstetric and newborn care in rural Pakistan.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
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 enseignants0,038
Score d'incertitude au seuil0,076

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
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 Opus0,039
Tête enseignante GPT0,434
Écart entre enseignants0,395 · 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

Citations5
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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