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Enregistrement W4397007815 · doi:10.1186/s12939-024-02192-6

Intersectionality analysis of young people’s experiences and perceptions of discrimination in primary health centers in Ebonyi State, Southeast Nigeria

2024· article· en· W4397007815 sur OpenAlexfundno aff
Chibuike Agu, Ozioma Nwankpa, Chinazom N. Ekwueme, Ifunanya Clara Agu, Chinyere Mbachu, Nkoli Ezumah, Obinna Onwujekwe

Notice bibliographique

RevueInternational Journal for Equity in Health · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueAdolescent Sexual and Reproductive Health
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesInternational Development Research Centre
Mots-clésFocus groupThematic analysisReproductive healthPopulationYoung adultQualitative researchMedicineIntersectionalityLocal government areaPublic healthPsychologyEnvironmental healthLocal governmentGerontologyGeographyNursingSociologyGender studies

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Young people (aged 10 to 24 years) in sub-Saharan Africa bear a huge and disproportionate burden of poor sexual and reproductive health (SRH) outcomes due to inequalities and discrimination in accessing sexual and reproductive health services (SRHS). This study assessed the experiences and perceptions of discrimination among young people seeking SRH services in Primary Health Centers (PHCs) using an intersectionality lens. METHODS: A cross-sectional mixed-methods study was undertaken in six local government areas (LGAs) in Ebonyi State, southeast Nigeria. The LGAs comprise both urban and rural locations. The study population for the quantitative survey consisted of 1025 randomly selected young boys and girls aged 15-24 years. Eleven focus group discussions (FGDs) were conducted with the young people. Descriptive and inferential analyses were performed for quantitative data, while thematic analysis was performed for the qualitative data, using NVivo. RESULTS: A total of 16.68% participants in the survey reported that young girls/women were treated badly/unfairly compared to young boys/men when seeking SRH services in PHCs; 15.22% reported that young clients get treated badly/unfairly from adults; and 12.49% reported that young clients with poor economic status were treated unfairly. Respondents also reported that young clients with disability (12.12%), and those who are poorly educated or uneducated (10.63%) are treated badly by healthcare providers when they access SRH services. Young people in urban areas were about 7 times more likely to believe that girls/young women are treated badly than boys/young men when seeking SRH services in PHCs compared to those who live in rural areas (p < 0.001). Among the young girls/women, residing in urban areas, being poor and in school increased the likelihood of getting treated badly/unfairly when receiving SRH services by 4 times (p < 0.001). The qualitative results revealed that health workers were generally harsh to young people seeking SRH services and the level of harshness or unfriendliness of the health workers varied depending on the young person's social identity. CONCLUSION: There are varieties of intersecting factors that contribute to the discrimination of young clients in PHCs. This underscores the urgent need to prioritize intersectional perspectives in the design and implementation of interventions that will improve access and use of SRH services by young people.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,020

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0060,003
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0010,006
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,111
Tête enseignante GPT0,517
Écart entre enseignants0,406 · 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'étudeQualitatif
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

Citations1
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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