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Enregistrement W4394709997 · doi:10.1016/s2214-109x(24)00045-7

Geographical accessibility to functional emergency obstetric care facilities in urban Nigeria using closer-to-reality travel time estimates: a population-based spatial analysis

2024· article· en· W4394709997 sur OpenAlexaff
Aduragbemi Banke‐Thomas, Kerry LM Wong, Tope Olubodun, Peter M. Macharia, Narayanan Sundararajan, Yash Shah, Gautam Prasad, Mansi Kansal, Swapnil Vispute, Tomer Shekel, Olakunmi Ogunyemi, Uchenna Gwacham-Anisiobi, Jia Wang, Ibukun‐Oluwa Omolade Abejirinde, Prestige Tatenda Makanga, Ngozi Azodoh, Charles Nzelu, Bosede Bukola Afolabi, Charlotte Stanton, Lenka Beňová

Notice bibliographique

RevueThe Lancet Global Health · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGlobal Maternal and Child Health
Établissements canadiensPublic Health OntarioWomen's College HospitalUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesBundesministerium für GesundheitGoogle
Mots-clésPopulationTravel timeGeographyMedical emergencyTransport engineeringMedicineEnvironmental healthEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Better accessibility for emergency obstetric care facilities can substantially reduce maternal and perinatal deaths. However, pregnant women and girls living in urban settings face additional complex challenges travelling to facilities. We aimed to assess the geographical accessibility of the three nearest functional public and private comprehensive emergency obstetric care facilities in the 15 largest Nigerian cities via a novel approach that uses closer-to-reality travel time estimates than traditional model-based approaches. METHODS: In this population-based spatial analysis, we mapped city boundaries, verified and geocoded functional comprehensive emergency obstetric care facilities, and mapped the population distribution for girls and women aged 15-49 years (ie, of childbearing age). We used the Google Maps Platform's internal Directions Application Programming Interface to derive driving times to public and private facilities. Median travel time and the percentage of women aged 15-49 years able to reach care were summarised for eight traffic scenarios (peak and non-peak hours on weekdays and weekends) by city and within city under different travel time thresholds (≤15 min, ≤30 min, ≤60 min). FINDINGS: As of 2022, there were 11·5 million girls and women aged 15-49 years living in the 15 studied cities, and we identified the location and functionality of 2020 comprehensive emergency obstetric care facilities. City-level median travel time to the nearest comprehensive emergency obstetric care facility ranged from 18 min in Maiduguri to 46 min in Kaduna. Median travel time varied by location within a city. The between-ward IQR of median travel time to the nearest public comprehensive emergency obstetric care varied from the narrowest in Maiduguri (10 min) to the widest in Benin City (41 min). Informal settlements and peripheral areas tended to be worse off compared to the inner city. The percentages of girls and women aged 15-49 years within 60 min of their nearest public comprehensive emergency obstetric care ranged from 83% in Aba to 100% in Maiduguri, while the percentage within 30 min ranged from 33% in Aba to over 95% in Ilorin and Maiduguri. During peak traffic times, the median number of public comprehensive emergency obstetric care facilities reachable by women aged 15-49 years under 30 min was zero in eight (53%) of 15 cities. INTERPRETATION: Better access to comprehensive emergency obstetric care is needed in Nigerian cities and solutions need to be tailored to context. The innovative approach used in this study provides more context-specific, finer, and policy-relevant evidence to support targeted efforts aimed at improving comprehensive emergency obstetric care geographical accessibility in urban Africa. FUNDING: Google.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,060
Score d'incertitude au seuil0,935

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,041
Tête enseignante GPT0,371
Écart entre enseignants0,330 · 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 tête enseignante, 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

Citations55
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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