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Enregistrement W4400093846 · doi:10.21203/rs.3.rs-4555351/v1

The Impact of COVID-19 Restrictions on the Health and Well-being of Women Living in Informal Settlements in Uganda.

2024· preprint· en· W4400093846 sur OpenAlexafffund
Moses Tetui, Na-Mee Lee, Laseen Alhafi, Lesley Johnston, Susan Babirye, Warren Dodd, Chrispus Mayora, Shafiq Kawooya, Zeridah Nakasinde, Sharon I. Kirkpatrick, Zahid A Butt, Simon Kasasa, Mary Achom, Daniel Byamukama, Craig R. Janes

Notice bibliographique

RevueResearch Square · 2024
Typepreprint
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGlobal Maternal and Child Health
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesUniversity of WaterlooInternational Development Research Centre
Mots-clésCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Well-beingHuman settlementInformal settlements2019-20 coronavirus outbreakSevere acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)GeographyEnvironmental healthSocioeconomicsBusinessEconomic growthDemographic economicsMedicinePsychologyEconomicsVirologyDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background: The COVID-19 pandemic significantly impacted Uganda, with the first case reported in March 2020, resulting in extensive public health restrictions, including a lockdown, curfew, and closure of schools and workplaces. Urban residents, particularly those living in poverty in informal settlements, faced heightened challenges due to inadequate access to basic services, financial hardships, and increased caregiving responsibilities, especially for women. Women faced heightened risks of gender-based violence and engaged in transactional sex as coping mechanisms. This study explored the strategies used by women in Kampala and Mbale cities to meet basic needs during the pandemic and their implications for HIV infection vulnerability. Methods: Researchers conducted in-depth discussions with 282 women from various age groups in Kampala and Mbale's largest informal settlements, gathering insights into their pandemic experiences. These discussions, held in local languages, explored women's social, family, and financial challenges, as well as their perceptions of HIV risks. Transcripts were translated by local language experts before analysis. The team analyzed the transcripts using NVivo version 14 software, identifying patterns and themes that revealed survival strategies employed by women. Results: The study identified three interconnected themes that capture the complex strategies and challenges faced by women in informal settlements in Kampala and Mbale during the COVID-19 pandemic. Women struggled to cope with financial hardships and increased caregiving responsibilities, often resorting to desperate measures like transactional sex to survive, despite their resilience. The pandemic exacerbated vulnerabilities, heightening risks of HIV transmission and mental health issues, particularly among women living in poverty. While support networks provided some relief, they often fell short of meeting the diverse needs of women in these communities. Conclusions: The study shows that women in Uganda's informal settlements demonstrated resilience by taking on new roles and engaging in trading, but their reliance on transactional sex revealed stark power imbalances, increasing their vulnerability to gender-based violence, unintended pregnancies, and HIV infection. This highlights the urgent need for targeted interventions that address the complex challenges women face in crisis situations, which could enhance their resilience and alleviate their multiple struggles, with valuable lessons for similar contexts in low- and middle-income countries.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,023

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0050,003
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,005
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,046
Tête enseignante GPT0,449
Écart entre enseignants0,402 · 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'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

Citations2
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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