The Quality of Logistics Management Information System and the Availability of Tracer Drugs at Health Posts in Rural Ethiopia: A Mixed-Method Study
Notice bibliographique
Résumé
Background: Obstetric care has been at the center of both global and national agendas. More than 50% of pregnant mothers are still preferring to give birth at home with some even after having full antenatal care. However, a few literatures looked at contributing factors for this problem but they are not conclusive and do not consider different sociocultural context of Ethiopia and different health service related barriers. Hence, the aim of this study was to explore barriers to obstetric care service utilization in Ethiopia using the socio-ecological model. Methods: Explorative qualitative study was employed involving key-informant interviews, in-depth interviews, and focus group discussions between October and December 2021; Individual, community, health system, and contextual barriers were explored. Atlas ti. Version 9 was used for analysis. Result: Lack of awareness, unfavorable perception, lack of partner involvement, cultural barrier, shortage of supplies, poor infrastructure, provider-related factors, poor monitoring, and evaluation system, challenging topography, and conflict were the major barriers that hinder mothers from receiving obstetrics service in Ethiopia. Conclusion: Lack of awareness, unfavorable perception, conflict, problems with health system structure and process, and cultural and geographical conditions were major barriers in Ethiopia. Therefore, packages of intervention is important to avail essential equipment, strengthening follow up system, create awareness, and increase access to health facilities is very important for service improvement by the government and non-governmental organizations. Additionally, implementing conflict resolution mechanism is important for addressing better obstetric service.
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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 | 0,046 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».