Inanspruchnahme von Dienstleistungen zur Überwachung und Förderung des Wachstums
Versandkostenfrei!
Versandfertig in 6-10 Tagen
39,90 €
inkl. MwSt.
PAYBACK Punkte
0 °P sammeln!
Wachstumsbeobachtung und -förderung (GMP) ist eine Präventionsmaßnahme, die aus Wachstumsbeobachtung in Verbindung mit Förderung/Beratung besteht und als Kernaktivität in einem integrierten Gesundheits- und Ernährungsprogramm für Kinder dient. Verschiedene Methoden institutioneller Studien haben jedoch gezeigt, dass die Inanspruchnahme von GMP-Diensten in verschiedenen Umfeldern der Entwicklungsländer nach wie vor unzureichend ist. Es gab nur wenige Studien, die die Förderung/Beratung von GV mit quantitativen Methoden untersuchten. Daher wurde diese Studie durchgeführt, um das Niveau...
Wachstumsbeobachtung und -förderung (GMP) ist eine Präventionsmaßnahme, die aus Wachstumsbeobachtung in Verbindung mit Förderung/Beratung besteht und als Kernaktivität in einem integrierten Gesundheits- und Ernährungsprogramm für Kinder dient. Verschiedene Methoden institutioneller Studien haben jedoch gezeigt, dass die Inanspruchnahme von GMP-Diensten in verschiedenen Umfeldern der Entwicklungsländer nach wie vor unzureichend ist. Es gab nur wenige Studien, die die Förderung/Beratung von GV mit quantitativen Methoden untersuchten. Daher wurde diese Studie durchgeführt, um das Niveau der GMP-Dienste und die damit verbundenen Faktoren bei Kindern unter zwei Jahren in ländlichen Gemeinden des Bezirks Mareka, Südäthiopien, 2016 zu untersuchen. Die gemeindebasierte Querschnittserhebung wurde von August bis September 2015 durchgeführt. Zur Bestimmung des Stichprobenumfangs wurde die Formel für den Anteil der Grundgesamtheit verwendet, und als Stichprobenstrategie wurde ein mehrstufiges Verfahren angewandt. Insgesamt wurden 819 Kinder im Alter von unter zwei Jahren in die Untersuchung einbezogen. An zehn Prozent der Gesamtstichprobe wurde ein Vortest durchgeführt. Die Daten wurden mit der Software Statistical Package for Social Sciences Version 20.0 ausgewertet. Zur Analyse der Daten wurden bivariate und multivariate logistische Regressionen verwendet.
Andere Kunden interessierten sich für
