Preferences for formal and traditional sources of childbirth and postnatal care among women in rural Africa: A systematic review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The underutilization of formal, evidence-based maternal health services continues to contribute to poor maternal outcomes among women living in rural Africa. Women's choice of the type of maternal care they receive strongly influences their utilization of maternal health services. There is therefore a need to understand rural women's preferred choices to help set priorities for initiatives attempting to make formal maternal care more responsive to women's needs. The aim of this review was to explore and identify women's preferences for different sources of childbirth and postnatal care and the factors that contribute to these preferences. METHODS: A systematic literature search was conducted using the Ovid Medline, Embase, CINAHL, and Global Health databases. Thirty-seven studies that elicited women's preferences for childbirth and postnatal care using qualitative methods were included in the review. A narrative synthesis was conducted to collate study findings and to report on patterns identified across findings. RESULTS: During the intrapartum period, preferences varied across communities, with some studies reporting preferences for traditional childbirth with traditional care-takers, and others reporting preferences for a formal facility-based childbirth with health professionals. During the postpartum period, the majority of relevant studies reported a preference for traditional postnatal services involving traditional rituals and customs. The factors that influenced the reported preferences were related to the perceived need for formal or traditional care providers, accessibility to maternal care, and cultural and religious norms. CONCLUSION: Review findings identified a variety of preferences for sources of maternal care from intrapartum to postpartum. Future interventions aiming to improve access and utilization of evidence-based maternal healthcare services across rural Africa should first identify major challenges and priority needs of target populations and communities through formative research. Evidence-based services that meet rural women's specific needs and expectations will increase the utilization of formal care and ultimately improve maternal outcomes across rural Africa.
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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 | 0,008 | 0,039 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».