Water, sanitation, and hygiene challenges in last-mile artisanal mining communities in Ghana and Uganda
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Access to water, sanitation, and hygiene (WASH) is critical for public health but remains inadequate in marginalized areas, particularly in sub-Saharan Africa's artisanal and small-scale mining (ASM) communities. Adolescent girls and young women (AGYW) in these settings face unique challenges that impact their health and wellbeing. Objective: This study aimed to assess WASH access among adolescent girls and young women (aged 10-24) in last-mile ASM communities in Ghana and Uganda, identifying disparities and factors influencing access. Methods: A cross-sectional, mixed-methods design was employed between March and May 2022 in selected ASM communities in Ghana and Uganda. The quantitative component included a sample of 1618 AGYW (808 in Ghana, 810 in Uganda) recruited through random household selection. Data were collected using interviewer-administered questionnaires adapted from validated sources, covering socio-demographics, water sources, sanitation, and hygiene practices. Descriptive statistics, chi-square tests, and logistic regression were conducted, stratified by country, to examine associations between WASH access and sociodemographic factors. For the qualitative component, AGYW, community leaders, district officers, policymakers, and global experts were purposively selected. Data was collected through focus group discussions and in-depth/key informant interviews conducted in local languages. Thematic analysis was performed using NVivo 12, with illustrative participant quotes. Results: Quantitative findings showed that 86.2 % reported access to improved water sources, but only 10.1 % had access to improved toilet facilities. In Ghana, 83 % lacked any toilet facility; in Uganda, 65 % used unimproved latrines. Water access was associated with religion and education in Ghana, and toilet access was linked to residence and wealth in both countries. Qualitative findings revealed concerns about water quality, reliability, distance to water points, and major sanitation challenges, especially for women and girls. Cultural norms and mining-related environmental impacts further exacerbated WASH vulnerabilities. Conclusion: Significant disparities in WASH persist in ASM communities, particularly for sanitation. Context-specific, community-engaged interventions are urgently needed to address these gaps and promote health equity for AGYW in rural mining settings.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».