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Enregistrement W2972932593 · doi:10.1186/s12884-019-2477-2

“If there are no female nurses to attend to me, I will just go and deliver at home”: a qualitative study in Garissa, Kenya

2019· article· en· W2972932593 sur OpenAlexfundno aff
Coralie N’Gbichi, Abdhalah Ziraba, David Wambui, Pauline Bakibinga, Isaac Kisiangani, Pauline Njoroge, Rumana Noor, Ngugi Njoroge, Raha Abdi Salah, Elmi Mohamed

Notice bibliographique

RevueBMC Pregnancy and Childbirth · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGlobal Maternal and Child Health
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesDepartment for International DevelopmentCanadian Intensive Care Foundation
Mots-clésMedicinePsychological interventionSomaliHealth facilityNursingFocus groupQualitative researchService delivery frameworkHealth careIntervention (counseling)Family medicineService (business)Environmental healthHealth servicesPopulationEconomic growthBusinessSociologyMarketing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The North Eastern region in Kenya experiences challenges in the utilization of maternal and newborn health services. In this region, culture and religion play a major role in influencing healthcare seeking behaviour of the community. This study was conducted to (i) understand key inherent barriers to health facility delivery in the Somali community of North Eastern Kenya and (ii) inform interventions on specific needs of this community. METHODS: The study was conducted among community members of Garissa sub-County as part of a baseline assessment before the implementation of an intervention package aimed at creating demand and increasing utilization of maternal and newborn services. Focus group discussions and key informant interviews were conducted with clan leaders, Imams, health managers, member of the county assembly, and service users (women and men) in three locations of Garissa sub-County. Data were analysed through content analysis, by coding recurrent themes and pre-established themes. RESULTS: Using health facility for delivery was widely acceptable and most respondents acknowledged the advantages and benefits of skilled birth delivery. However, a commonly cited barrier in using health facility delivery was the issue of male nurses and doctors attending to women in labour. According to participants, it is against their culture and thus a key disincentive to using maternity services. Living far from the health facility and lack of a proper and reliable means of transportation was also highlighted as a reason for home delivery. At the health facility level, respondents complained about the poor attitude of health care providers, especially female nurses being disrespectful; and the limited availability of healthcare workers, equipment and supplies. Lack of awareness and information on the importance of skilled birth attendance was also noted. CONCLUSION: To increase health facility delivery, interventions need to offer services that take into consideration the sociocultural aspect of the recipients. Culturally acceptable and sensitive services, and awareness on the benefits of skilled birth attendance among the community members are likely to attract more women to use maternity services and thus reduce adverse maternal and newborn health outcomes.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,023
Score d'incertitude au seuil0,048

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0160,007
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,318
Écart entre enseignants0,297 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations26
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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