Humanizing birth in Tanzania: a qualitative study on the (mis) treatment of women during childbirth from the perspective of mothers and fathers
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: While there has been a trend for greater number of women to deliver at health facilities across Tanzania, mothers and their family members continue to face mistreatment with respectful maternity care during childbirth being violated. The objective of this study was to describe the experience of mothers and fathers in relation to (mis) treatment during childbirth in Tanzania. METHODS: Using a qualitative descriptive design, 12 semi-structured interviews and four focus group discussions were held with mothers and fathers who were attending a postnatal clinic in the Lake Zone region of Tanzania. Mothers' age ranged from 20 to 45 years whereas fathers' age ranged from 25 to 60 years. Data were analyzed using a priori coding based on Bohren's et al. typology of the mistreatment of women during childbirth. RESULTS: Mothers reported facing mistreatment and disrespectful maternity care through verbal abuse (harsh or rude language and judgmental or accusatory comments), failure to meet professional standards of care (refused pain relief, unconsented surgical operations, neglect, abandonment or long delays, and skilled attendant absent at time of delivery), poor rapport between women and providers (poor communication, lack of supportive care, denied husbands presence at birth, denied mobility, denied safe traditional practices, no respect for their preferred birth positions), and health system conditions and constraints (poor physical condition of facilities, supply constraints, bribery and extortion, unclear fee structures). Despite some poor care, some mothers also reported positive birthing experiences and respectful maternity care by having a skilled attendant assistance at delivery, having good communication from nurses, receiving supportive care from nurses and privacy during delivery. CONCLUSION: Despite the increasing number of deliveries occurring in the hospital, there continue to be challenges in providing respectful maternity care. Humanizing birth care in Tanzania continues to have a long way to go, however, there is evidence that changes are occurring as mothers notice and report positive changes in delivery care practices.
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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 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,005 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».