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Enregistrement W4400770743 · doi:10.2196/49367

Spatial Access to Continuous Maternal and Perinatal Health Care Services in Low-Resource Settings: Cross-Sectional Study

2024· article· en· W4400770743 sur OpenAlexvenueno aff
Qin Li, Elsa Kanduma, Isaías Ramiro, Dong Xu, Rosa Marlene Cuco, Eusébio Chaquisse, Yili Yang, Xiuli Wang, Jay Pan

Notice bibliographique

RevueJMIR Public Health and Surveillance · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGlobal Maternal and Child Health
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesWorld Health Organization
Mots-clésContext (archaeology)MedicineReproductive healthService delivery frameworkHealth careCross-sectional studyEnvironmental healthService (business)NursingBusinessPopulationGeographyEconomic growth

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Maternal and perinatal health are fundamental to human development. However, in low-resource settings such as sub-Saharan Africa (SSA), significant challenges persist in reducing maternal, newborn, and child mortality. To achieve the targets of the sustainable development goal 3 (SDG3) and universal health coverage (UHC), improving access to continuous maternal and perinatal health care services (CMPHS) has been addressed as a critical strategy. OBJECTIVE: This study aims to provide a widely applicable procedure to illuminate the current challenges in ensuring access to CMPHS for women of reproductive age. The findings are intended to inform targeted recommendations for prioritizing resource allocation and policy making in low-resource settings. METHODS: In accordance with the World Health Organization guidelines and existing literature, and taking into account the local context of CMPHS delivery to women of reproductive age in Mozambique, we first proposed the identification of CMPHS as the continuum of 3 independent service packages, namely antenatal care (ANC), institutional delivery (ID), and postnatal care (PNC). Then, we used the nearest-neighbor method (NNM) to assess spatial access to each of the 3 service packages. Lastly, we carried out an overlap analysis to identify 8 types of resource-shortage zones. RESULTS: The median shortest travel times for women of reproductive age to access ANC, ID, and PNC were 2.38 (IQR 1.38-3.89) hours, 3.69 (IQR 1.87-5.82) hours, and 4.16 (IQR 2.48-6.67) hours, respectively. Spatial barriers for women of reproductive age accessing ANC, ID, and PNC demonstrated large variations both among and within regions. Maputo City showed the shortest travel time and the best equity within the regions (0.46, IQR 0.26-0.69 hours; 0.74, IQR 0.47-1.04 hours; and 1.34, IQR 0.83-1.85 hours, respectively), while the provinces of Niassa (4.07, IQR 2.41-6.63 hours; 18.20, IQR 11.67-24.65 hours; and 7.69, IQR 4.74-13.05 hours, respectively) and Inhambane (2.69, IQR 1.49-3.91 hours; 4.43, IQR 2.37-7.16 hours; and 10.76, IQR 7.73-13.66 hours, respectively) lagged behind significantly in both aspects. In general, more than 51% of the women of reproductive age, residing in 83.25% of Mozambique's land area, were unable to access any service package of CMPHS in time (within 2 hours), while only about 21%, living in 2.69% of Mozambique's land area, including Maputo, could access timely CMPHS. CONCLUSIONS: The spatial accessibility and equity of CMPHS in Mozambique present significant challenges in achieving SDG3 and UHC, especially in the Inhambane and Niassa regions. For Inhambane, policy makers should prioritize the implementation of a decentralization allocation strategy to increase coverage and equity through upgrading existing health care facilities. For Niassa, the cultivation of well-trained midwives who can provide door-to-door ANC and PNC at home should be prioritized, with an emphasis on strengthening communities' engagement. The proposed 2-step procedure should be implemented in other low-resource settings to promote the achievement of SDG3.

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)0,005
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,034
Score d'incertitude au seuil0,068

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,002
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,342
Écart entre enseignants0,329 · 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

Citations5
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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