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Enregistrement W2739407948 · doi:10.1177/1049732317717695

The Challenges of Providing Postpartum Education in Dar es Salaam, Tanzania: Narratives of Nurse-Midwives and Obstetricians

2017· article· en· W2739407948 sur OpenAlexaff
Lilian Teddy Mselle, Megan Aston, Thecla W. Kohi, Columba Mbekenga, Danielle Macdonald, Maureen White, Sheri Price, Gail Tomblin Murphy, Shawna O’Hearn, Keisha Jefferies

Notice bibliographique

RevueQualitative Health Research · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGlobal Maternal and Child Health
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTanzaniaNursingMedicineQualitative researchDar es salaamMaternity carePostpartum periodNarrativeHealth careFamily medicineObstetricsPregnancy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Postpartum education can save lives of mothers and babies in developing countries, and the World Health Organization recommends all mothers receive three postpartum consultations. More information is needed to better understand how postpartum education is delivered and ultimately improves postpartum health outcomes. The purpose of this qualitative study was to examine how postpartum care was delivered in three postnatal hospital clinics in Dar es Salaam, Tanzania. Semistructured interviews with 10 nurse-midwives and three obstetricians were conducted. Feminist poststructuralism guided the research process. Postpartum education was seen to be an urgent matter; there was a lack of supportive resources and infrastructure in the hospital clinics, and nurse-midwives and obstetricians had to negotiate conflicting health and traditional discourses using various strategies. Nurse-midwives and obstetricians are well positioned to deliver life-saving postpartum education; however, improvements are required including increased number of nurse-midwives and obstetricians.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,524
Score d'incertitude au seuil0,438

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,224
Tête enseignante GPT0,556
Écart entre enseignants0,331 · 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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
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

Citations20
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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