A qualitative analysis of decision-making among women with sexual violence-related pregnancies in conflict-affected eastern Democratic Republic of the Congo
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Sexual violence is prevalent in conflict-affected settings and may result in sexual violence-related pregnancies (SVRPs). There are limited data on how women with SVRPs make decisions about pregnancy continuation or termination, especially in contexts with limited or restricted access to comprehensive reproductive health services. METHODS: A qualitative study was conducted in Bukavu, Democratic Republic of the Congo (DRC) as part of a larger mixed methods study in 2012. Utilizing respondent-driven sampling (RDS), adult women who self-reported sexual violence and a resultant SVRP were enrolled into two study subgroups: 1) women currently raising a child from an SVRP (parenting group) and 2) women who terminated an SVRP (termination group). Trained female research assistants conducted semi-structured interviews with a subset of women in a private setting and responses were manually recorded. Interview notes were translated and uploaded to a qualitative software program, coded, and thematic content analysis was conducted. RESULTS: A total of 55 women were interviewed: 38 in the parenting group and 17 in the termination group. There were a myriad of expressed attitudes, beliefs, and emotional responses toward SVRPs and the termination of SVRPs with three predominant influences on decision-making, including: 1) the biologic, ethnic, and social identities of the fetus and/or future child; 2) social reactions, including fear of social stigmatization and/or rejection; and 3) the power of religious beliefs and moral considerations on women's autonomy in the decision-making process. CONCLUSION: Findings from women who continued and women who terminated SVRPs reveal the complexities of decision-making related to SVRPs, including the emotional reasoning and responses, and the social, moral, and religious dimensions of the decision-making processes. It is important to consider these multi-faceted influences on decision-making for women with SVRPs in conflict-affected settings in order to improve provision of health services and to offer useful insights for subsequent programmatic and policy decisions.
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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 | 0,011 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,007 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».