Women’s Healthcare Accessibility and Utilisation Post-COVID-19 in the Niger-Delta Region of Nigeria
Notice bibliographique
Résumé
Worldwide, the healthcare system has witnessed significant changes in accessibility and utilization during and after the COVID-19 pandemic. There has been a reported marked reduction observed globally in healthcare utilization, especially after the pandemic. This research scrutinized the influence of several determinants of healthcare accessibility and utilization after COVID-19. The data was quantitatively analysed from a household survey of 2423 female rural participants from Delta and Edo States in the Niger-Delta Region of Nigeria. SPSS 23 software was used for the results examined, while Arc GIS 10 Software was used for Map production. Descriptive and multiple regression techniques were used to analyse the data. The research findings depicted the change in healthcare utilization from primary healthcare to hospital due to challenges in the quality of healthcare in rural areas. The region is characterized by (84% of) women who have low or no income and are either farmers or traders. Healthcare services utilized include maternal and child care (pre-natal, delivery, family planning) among the research participants. Twenty-four variables explained rural women’s healthcare accessibility and utilization at 77% which is statistically significant. This research recommends the improvement in women’s productivity and livelihood, change in social infrastructure to boost equality between the genders, combating the social and economic consequences after COVID-19 and integration of active community and government participation in the healthcare system.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».