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Enregistrement W3083424179 · doi:10.1186/s12978-020-00985-w

Community attitudes and gendered influences on decision making around contraceptive implant use in rural Papua New Guinea

2020· article· en· W3083424179 sur OpenAlexaff
Sarika Gupta, Sarah Bernays, Kirsten Black, Philippa Ramsay, John Bolnga, Angela Kelly‐Hanku

Notice bibliographique

RevueReproductive Health · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueReproductive Health and Contraception
Établissements canadiensInstitute of Infection and Immunity
Organismes subventionnairesRoyal Australian and New Zealand College of Obstetricians and Gynaecologists
Mots-clésFocus groupContext (archaeology)Psychological interventionMedicineMarital statusPsychologyPopulationGerontologyEnvironmental healthSociologyNursingGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Despite targeted interventions to improve contraceptive implant acceptability and uptake in rural Papua New Guinea (PNG), ongoing use of this method remains limited. Previous literature has suggested community attitudes and intrinsic factors within the decision-making process may be negatively impacting on implant uptake, however these elements have not previously been studied in detail in this context. We set out to explore community attitudes towards the contraceptive implant and the pathways to decision making around implant use in a rural community on Karkar Island, PNG. METHODS: We conducted 10 focus-group (FGD) and 23 in-depth interviews (IDI) using semi-structured topic guides. Key sampling characteristics included age, exposure or non-exposure to implants, marital status, education and willingness to participate in discussion. Four FGDs were held with women, four with men and two with mixed gender. IDIs were carried out with five women (current implant users, former implant users, implant never users), five men, five religious leaders (Catholic and non-Catholic), four village leaders and four health workers. Two in-depth interviews (four participants) were analysed as dyads and the remaining participant responses were analysed individually. RESULTS: Men were supportive of their wives using family planning but there was a community-wide lack of familiarity about the contraceptive implant which influenced its low uptake. Men perceived family planning to be 'women's business' but remained strongly influential in the decision making processes around method use. Young men were more receptive to biomedical information than older men and had a greater tendency towards wanting to use implants. Older men preferred to be guided by prominent community members for decisions concerning implants whilst young men were more likely to engage with health services directly. CONCLUSIONS: In communities where a couple's decision to use the contraceptive implant is strongly coloured by gendered roles and social perceptions, having a detailed understanding of the relational dynamics affecting the decision-making unit is useful in targeting future healthcare interventions. Engaging groups who are reluctant to connect with health information, as well as those who are most influential in the decision making process, will have the greatest impact on increasing implant acceptability and uptake.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,029

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,110
Tête enseignante GPT0,391
Écart entre enseignants0,281 · 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

Citations11
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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