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Enregistrement W2610526409 · doi:10.4314/thrb.v19i2.5

Prevalent use of herbs for reduction of labour duration in Mwanza, Tanzania: are obstetricians aware?

2017· article· en· W2610526409 sur OpenAlexaboutno aff
Haruna Dika, Mauki Dismas, Shabani Iddi, Richard Rumanyika

Notice bibliographique

RevueTanzania journal of health research/Tanzania Journal of Health Research · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueComplementary and Alternative Medicine Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversity of Health and Allied Sciences
Mots-clésTanzaniaMedicineChildbirthHerbPregnancyTraditional medicineEnvironmental healthMarital statusQuarter (Canadian coin)DemographyMedicinal herbsPopulationGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: The use of herbs during pregnancy and labour is rapidly increasing because the herbs are considered to be natural and therefore free of risks. Despite of this perception, a number of herbs have been reported to have negative effects to the new-borns and the mothers. Therefore, this study aimed to determine the prevalence and factors associated with the use of herbs during labour among women in Mwanza, Tanzania.Methods: The study involved women who delivered at Bugando Medical Centre and Sekou Toure Hospital in Mwanza, north-western Tanzania. Data were collected using questionnaires. Comparison of prevalence of herb use by various factors was done. Results: A total of 178 women were involved in the study. The mean age of participants was 26.6 ± 5.4 years. The prevalence of herb use was found to be 23.0%. The use of herbs was significantly associated with marital status (p = 0.011) and the use during previous deliveries (p = 0.000).Conclusion: The study findings signify that, about a quarter of women in Mwanza use herbs during childbirth and the use encourages recurrent use of these herbs in subsequent pregnancies. A large scale survey is recommended to determine the extent of use of traditional herbs during pregnancy and childbirth countrywide. Studies to determine the toxic profile of the herbs which are used are also needed so as to address the matter to the community.

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)0,058
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,022
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,308
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0580,022
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,001
Bibliométrie0,0040,002
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,004
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 Opus0,502
Tête enseignante GPT0,540
Écart entre enseignants0,038 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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

Citations29
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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