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Enregistrement W955694826

Healthcare-Seeking Behaviour in Anyigba, North-Central, Nigeria

2009· article· en· W955694826 sur OpenAlexaboutno aff
M. Akande Tanimola, Julius Olugbenga Owoyemi

Notice bibliographique

RevueResearch Journal of Medical Sciences · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGlobal Maternal and Child Health
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNigeriansMedicineHealth carePublic healthQuarter (Canadian coin)PopulationEnvironmental healthBenin cityHealth facilitySocioeconomicsFamily medicineNursingEconomic growthHealth servicesTeaching hospital
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,141
Score d'incertitude au seuil0,532

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,113
Tête enseignante GPT0,472
Écart entre enseignants0,359 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations31
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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