Reaching the unreachable: a mixed-method evaluation of multidimensional healthcare model addressing the healthcare service gaps in hard-to-reach Northern riverine Bangladesh
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Hard-to-reach riverine communities of northern Bangladesh face unique challenges in healthcare services. Friendship, an international social purpose organization, implemented a 3-tier healthcare model addressing these unique challenges over the past 20 years. This study evaluated Friendship's 3-tier healthcare model in the northern riverine area, assessing service-seeking practices, experiences, stakeholders' perceptions, and cost benefits for beneficiaries. METHODS: A concurrent mixed-method approach was employed, including desk reviews, a cross-sectional quantitative survey, facility mapping, and qualitative interviews with service recipients, community representatives, healthcare providers, and health managers. Data were collected from five hard-to-reach riverine sub-districts across the Kurigram, Gaibandha, Bogura, Sirajganj, and Jamalpur districts of Bangladesh between April 2022 and July 2023. Data analysis followed major thematic domains for a comprehensive and complementary understanding. RESULTS: A significant proportion (43.0%) of survey participants had no formal education, were aged 18-35 (57.5%), and earned less than 1,620 USD yearly (66.6%). Friendship's healthcare services at the doorstep through satellite clinics and Female Community Medic Aides were widely accepted and preferred within the community for convenience, affordability (0.05-0.09 USD service charges), and superior quality, particularly the specialized treatments available on the hospital ships. CONCLUSION: Friendship's 3-tier healthcare model made the accessibility and affordability of primary healthcare. Upon implementing a robust referral mechanism, continuing collaboration with the Government of Bangladesh, and expanding community awareness sessions to include topics such as mental health and disaster response, this model has the potential to be effective in similar settings in Bangladesh and other developing countries, as well as during emergency responses.
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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 | 0,007 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».