Barriers to obstetric fistula treatment in low‐income countries: a systematic review
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To identify the barriers faced by women living with obstetric fistula in low-income countries that prevent them from seeking care, reaching medical centres and receiving appropriate care. METHODS: Bibliographic databases, grey literature, journals, and network and organisation websites were searched in English and French from June to July 2014 and again from August to November 2016 using key search terms and specific inclusion and exclusion criteria for discussion of barriers to fistula treatment. Experts provided recommendations for additional sources. RESULTS: Of 5829 articles screened, 139 were included in the review. Nine groups of barriers to treatment were identified: psychosocial, cultural, awareness, social, financial, transportation, facility shortages, quality of care and political leadership. Interventions to address barriers primarily focused on awareness, facility shortages, transportation, financial and social barriers. At present, outcome data, though promising, are sparse and the success of interventions in providing long-term alleviation of barriers is unclear. CONCLUSION: Results from the review indicate that there are many barriers to fistula treatment, which operate at the individual, community and national levels. The successful treatment of obstetric fistula may thus require targeting several barriers, including depression, stigma and shame, lack of community-based referral mechanisms, financial cost of the procedure, transportation difficulties, gender power imbalances, the availability of facilities that offer fistula repair, community reintegration and the competing priorities of political leadership.
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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 | 0,007 | 0,032 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».