Relevance of the Health Extension Program to the current Health Needs and Evolving Demands of Rural Ethiopia: A Mixed-Method Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Background: The unmet need for family planning (FP) is a major impediment to achieving the sustainable development goal The COVID-19 pandemic and other contextual, individual, and hospital-related problems are major barriers that reduce FP service uptake. However, most of the studies are quantitative and give due focus to individual and community-level barriers. Therefore, this study tends to explore barriers to the utilization of FP in Ethiopia including health care and contextual barriers. Methods: A multiple explorative case study design was employed from October to December 2021 and a total of 41 Key-informant interviews, 32 in-depth interviews, and 13 focus group discussions were performed by using the purposive sampling technique. The data were analyzed with a thematic content analysis approach using NVivo software. Result: This study explored barriers to FP in four major teams; individual, community-related, health system, and contextual barriers. It reviled that the community's misconception, fear of side effects, lack of women's decision-making autonomy, existing socio-cultural norms, religious conditions, topography, covid 19 pandemic, and conflict were the major barriers to FP service utilization. Conclusion: Using the four teams mentioned above, this study identified different poor health professional skills, misconceptions, pandemics, functional, and structurally related barriers. As a result, it is recommended that health education for the community and training for health professionals are important. Collaboration between government and non-government organizations is also mandatory for strengthening mentorship and supervision systems and establishing resilient health care that can avoid future pandemics.
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 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 | 0,015 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».