Community leaders' perspectives on linking formal and informal health providers in Nigerian urban slums: a qualitative study
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Poor living conditions and poverty in urban slums mean that informal health providers (IHPs) often dominate health service provision in such settings. We explored the capacity of leaders within slums to contribute to linking IHPs to formal health providers (FHPs), for improved access to quality health services in slums. Method: We purposively selected and interviewed 16 community leaders across 8 urban slums in Enugu and Anambra states in Southeast Nigeria. Transcribed interviews were then analyzed using thematic analysis aided by NVIVO. Finding: Chairpersons and local vigilante security outfits were ubiquitous across urban slum communities- coordinating and influencing actors and health activities within settlements. Oversight functions and lived experiences meant leaders had a good insight into existing community dynamics. Slum leaders acknowledged the differential roles, as well as the strengths and weaknesses of FHPs and IHPs. Linkage establishment was considered potentially useful, and leaders were willing to assist, if the existing shortcomings in FHPs were addressed. Conclusion: Despite being under-recognized, leaders in urban slums have the potential to help the realization of health goals given their grassroots influences. Leaders in urban have strategic positional knowledge and leverage that could catalyze the IHP-FHP linkage conversation and implementation towards improving access to quality healthcare services in slums.
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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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| 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 ».