Exploring Maternal and Child Health Among Tribal Communities in India: A Life Course Perspective
Notice bibliographique
Résumé
India experiences high rates of maternal and infant mortality and morbidity, with tribal communities disproportionately affected. Tribal populations frequently live in unfavorable socio-economic conditions and deficient social health indicators, culminating in adverse health consequences. Using a life course perspective, this qualitative study explored risks over the life course that contribute to maternal and child health problems among tribal populations in India. Additionally, the study examined barriers to utilization of healthcare services during the pregnancy and postpartum periods. Data collection occurred between 2017 and 2019 through participant observation, key informant interviews (n = 7) and in-depth interviews (n = 68) and a focus group (n = 7) with tribal women from the Madia-Gond tribe in the Indian state of Maharashtra. Additionally, verbal autopsies were conducted with relatives of three deceased women and five infants from the tribe. Multiple risk factors operating at different socio-ecological levels and developmental stages of life were associated with maternal and child health problems among the tribe. These included adherence to traditional harmful practices, limited access to nutritional diet, women's health neglected due to the double burden of domestic and professional labor, and a lack of accessible and well-equipped medical facilities. Inaccesibility stemmed from factors including extreme poverty, geographical isolation, and suboptimal healthcare infrastructure. There is need for provisions to promote access to care and to promote education and awareness centered on evidence-supported healthcare, particularly targeted towards expectant mothers. The implementation of nutritional support programs may help mitigate high maternal and child mortality and morbidity rates prevalent among tribal populations.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».