Enhancing focused antenatal care in Ghana: An exploration into perceptions of practicing midwives
Notice bibliographique
Résumé
Objective The specific objectives of this study were to explore the perceptions of midwives on focused antenatal care at a large urban hospital in Tema, Ghana. Methodology An interpretive descriptive design was used to explore, interpret and describe the perceptions of midwives in the provision of focused antenatal services to pregnant women. Purposive sampling techniques were used to recruit participants (midwives). Data were collected by conducting individual semi-structured interviews. The recorded interviews were transcribed verbatim. Data were manually coded using two methods described by Saldana (2009). Guba’s model of trustworthiness was implemented. Findings Five themes emerged from the data analysis. It included midwives’ conceptualization of FANC and their perception of FANC processes/flow, quality of care, factor inhibiting the implementation of FANC, and strategies to enhance FANC interventions. Discussion Continuous quality management is essential to ensure a supportive environment to deliver FANC services. Continued and increased support from Ghana Health Service (GHS) will be of great importance. Conclusion It is clear that the midwives in this study perceived FANC positive. FANC contributes to the quality of ANC delivery and subsequent improvement in the health status of pregnant women in Ghana. In addition, the findings contributed to existing knowledge and have the potential to guide future research in the field of ANC to improve maternal health and reduce maternal deaths .
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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 | 0,006 | 0,010 |
| 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 | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».