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Enregistrement W4412529289 · doi:10.5206/ijoh.2023.3.18960

Experiences of Maternal and Child Health Care Seeking Among Homeless Women in India: Findings from a Qualitative Study

2025· article· en· W4412529289 sur OpenAlexvenueno aff
Bincy Mathew, Devaki Nambiar

Notice bibliographique

RevueInternational Journal on Homelessness · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHomelessness and Social Issues
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésQualitative researchPsychologyMaternal healthDevelopmental psychologyMedicineClinical psychologyEnvironmental healthSociologyHealth servicesPopulationSocial science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Rapid urbanization affects the maternal and child health of the urban poor, including the homeless, who may be excluded from universal maternal and child health programs. We carried out in-depth interviews with five homeless pregnant and lactating women alongside participant observation in two locations in Delhi, India. Data were analysed in ATLAS.ti using Blas and Kurup’s Priority Public Health Conditions Framework. Precarious housing situations, irregular work and income (aspects of context and position), interacted with harmful physical exposures, inadequate drinking water and sanitation facilities (in exposure) alongside vulnerabilities pertaining to gender-based disadvantage and various difficulties acquiring and maintaining formal identity papers (vulnerabilities). We found that women had chronic, unresolved health problems; were unable to access antenatal and intranatal services, and when they did, some reported disrespect and violations, with variations in experience that strongly affected the proposed and future course of health-seeking. If basic and longstanding programmes like those related to maternal and child health (MCH) are to be truly universal (in the way they claim to be), and indeed if the right of all women to health is to be respected, protected and fulfilled, this is an important population whose access and barriers, experiences and vulnerabilities must be understood and intervened upon.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,028
Score d'incertitude au seuil0,056

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0070,007
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0020,004
Intégrité de la recherche0,0010,002
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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,425
Écart entre enseignants0,403 · 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'étudeQualitatif
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

Citations0
Publié2025
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