Exploring barriers to accessing health care services by young women in rural settings: a qualitative study in Australia, Canada, and Sweden
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The aim of this study is to explore young rural women's perceived barriers in accessing healthcare services with a focus on the interrelation between three marginalization criteria: age (youth), gender (female), and place of residence (rural areas) in Australia, Canada, and Sweden. METHODS: Using a qualitative interpretive approach, we conducted semi-structured in-depth interviews with 31 young women aged 18 to 24 in selected rural communities. Data collection took place from May 2019 to January 2021, and the qualitative data were analyzed using NVivo software. RESULTS: Self-perceived barriers for access to healthcare services among young women living in rural and remote areas encompass various challenges across individual, institutional, and structural levels. Individual barriers include limited knowledge about available health services, negative attitudes toward healthcare, psychological discomfort when seeking assistance, and economic affordability issues. Institutional challenges involve limited healthcare resources, gender insensitivity among providers, judgmental attitudes from healthcare staff, inadequate time management of services, and a lack of privacy and confidentiality within facilities. Structural barriers further compound these issues through socio-cultural and gender norms, insufficient coverage of universal health insurance, low budget allocations for health facilities in rural and small urban areas, and the geographic distance to healthcare providers. Addressing these multifaceted barriers is crucial to improving healthcare access for rural population. CONCLUSIONS: Appropriate strategies and policies must be introduced to promote access to healthcare services in rural and remote areas even in most high-`income countries.
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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 | 0,008 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».