Why rural women do not use primary health centres for pregnancy care: evidence from a qualitative study in Nigeria
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: While Primary Health Care has been designed to provide universal access to skilled pregnancy care for the prevention of maternal deaths in Nigeria, available evidence suggests that pregnant women in rural communities often do not use Primary Health Care Centres for skilled care. The objective of this study was to investigate the reasons why women do not use PHC for skilled pregnancy care in rural Nigeria. METHODS: Qualitative data were obtained from twenty focus group discussions conducted with women and men in marital union to elicit their perceptions about utilisation of maternal and child health care services in PHC centres. Groups were constituted along the focus of sex and age. The group discussions were tape-recorded, transcribed verbatim and analyzed thematically. RESULTS: The four broad categories of reasons for non-use identified in the study were: 1) accessibility factors - poor roads, difficulty with transportation, long distances, and facility not always open; 2) perceptions relating to poor quality of care, including inadequate drugs and consumables, abusive care by health providers, providers not in sufficient numbers and not always available in the facilities, long waiting times, and inappropriate referrals; 3) high costs of services, which include the inability to pay for services even when costs are not excessive, and the introduction of informal payments by staff; and 4) Other comprising partner support and misinterpretation of signs of pregnancy complications. CONCLUSION: Addressing these factors through adequate budgetary provisions, programs to reduce out-of-pocket expenses for maternal health, adequate staffing and training, innovative methods of transportation and male involvement are critical in efforts to improve rural women's access to skilled pregnancy care in primary health care centres in the country.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».