Healthcare-Seeking Behaviour in Anyigba, North-Central, Nigeria
Notice bibliographique
Résumé
2 Abstract: This study of health seeking behaviour of household members in Anyigba, North Central Nigeria. Total 333 respondents were randomly selected and self-administered structured questionnaires were used to collect data on household health seeking behaviour. Descriptive and inferential methods were used to analyze the data. The mean age of respondents was 39.65±11.12 years, >3 quarter were married. The mean, median and mode delay time before seeking treatment were 9.89±46.03, 3.0 and 2.0 days, respectively. The major reason for the delay in seeking treatment as reported by 56.9% was the thought that they would get over the ailment without treatment and 25.4% of respondents delayed because of lack of money for treatment. Less than half (44.7%) of those who sought treatment patronized public health facility. The study showed that significantly higher proportion of the low income than high income people patronize drug sellers for treatment and higher proportion of the high income people than low income patronize private health facilities. Delay in receiving care for health problems can be costly and dangerous, it is necessary to increase awareness and to health educate people on this problem. Generally, more people in the study population patronize private health facilities, people's confidence in public health facilities need to be improved in Nigeria and should be made more accessible to people for improvement in the health status of Nigerians.
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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 | 0,008 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».