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Enregistrement W3101484121 · doi:10.1186/s12884-020-03389-7

Influencing factors for prevention of postpartum hemorrhage and early detection of childbearing women at risk in Northern Province of Rwanda: beneficiary and health worker perspectives

2020· article· en· W3101484121 sur OpenAlexafffund
Oliva Bazirete, Manassé Nzayirambaho, Aline Umubyeyi, Marie Chantal Uwimana, Marilyn Evans

Notice bibliographique

RevueBMC Pregnancy and Childbirth · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMaternal and fetal healthcare
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesGovernment of CanadaGlobal Affairs CanadaUniversity of Rwanda
Mots-clésFocus groupMedicineBeneficiaryContext (archaeology)Reproductive medicineQualitative researchNursingFamily medicineHealth careInterpersonal communicationPsychologyPregnancySocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Reduction of maternal mortality and morbidity is a major global health priority. However, much remains unknown regarding factors associated with postpartum hemorrhage (PPH) among childbearing women in the Rwandan context. The aim of this study is to explore the influencing factors for prevention of PPH and early detection of childbearing women at risk as perceived by beneficiaries and health workers in the Northern Province of Rwanda. METHODS: A qualitative descriptive exploratory study was drawn from a larger sequential exploratory-mixed methods study. Semi-structured interviews were conducted with 11 women who experienced PPH within the 6 months prior to interview. In addition, focus group discussions were conducted with: women's partners or close relatives (2 focus groups), community health workers (CHWs) in charge of maternal health (2 focus groups) and health care providers (3 focus groups). A socio ecological model was used to develop interview guides describing factors related to early detection and prevention of PPH in consideration of individual attributes, interpersonal, family and peer influences, intermediary determinants of health and structural determinants. The research protocol was approved by the University of Rwanda, College of Medicine and Health Sciences Institutional Ethics Review Board. RESULTS: We generated four interrelated themes: (1) Meaning of PPH: beliefs, knowledge and understanding of PPH: (2) Organizational factors; (3) Caring and family involvement and (4) Perceived risk factors and barriers to PPH prevention. The findings from this study indicate that PPH was poorly understood by women and their partners. Family members and CHWs feel that their role for the prevention of PPH is to get the woman to the health facility on time. The main factors associated with PPH as described by participants were multiparty and retained placenta. Low socioeconomic status and delays to access health care were identified as the main barriers for the prevention of PPH. CONCLUSIONS: Addressing the identified factors could enhance early prevention of PPH among childbearing women. Placing emphasis on developing strategies for early detection of women at higher risk of developing PPH, continuous professional development of health care providers, developing educational materials for CHWs and family members could improve the prevention of PPH. Involvement of all levels of the health system was recommended for a proactive prevention of PPH. Further quantitative research, using case control design is warranted to develop a screening tool for early detection of PPH risk factors for a proactive prevention.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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 enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil0,041

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,253
Écart entre enseignants0,235 · 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

Citations24
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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