To be, or not to be, referred: A qualitative study of women from Burma's access to legal abortion care in Thailand
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Reproductive health outcomes among women from Burma who live along the Thailand-Burma border demonstrate an unmet need for access to safe abortion services. In 2014, a multi-national team launched a collaborative three-year initiative to expand a program that refers eligible women for safe and legal abortion care to government Thai hospitals in Tak province, Thailand. METHODS: Over a six-month period we conducted 14 in-depth open-ended interviews with women from Burma who were referred through the program or denied a wanted abortion after being deemed ineligible for referral by staff at the participating clinic. We analyzed the interviews for content and themes using both deductive and inductive techniques. RESULTS: Women's experiences accessing legal abortion care were positive and facilitated by appropriate options counseling, logistical support, and financial coverage. Five of the ineligible women we interviewed used traditional methods accessed on both sides of the border to self-induce an abortion and/or visited an untrained and unregulated provider. DISCUSSION: Our findings highlight the need to redouble efforts to expand access to safe and legal abortion care for women from Burma residing in northern Thailand. Ensuring that women who are denied a safe and legal abortion receive harm reduction interventions and resources is critical.
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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 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,008 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».