Barriers for kangaroo mother care (KMC) acceptance, and practices in southern Ethiopia: a model for scaling up uptake and adherence using qualitative study
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Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Globally, approximately 15 million babies are born preterm every year. Complications of prematurity are the leading cause of under-five mortality. There is overwhelming evidence from low, middle, and high-income countries supporting kangaroo mother care (KMC) as an effective strategy to prevent mortality in both preterm and low birth weight (LBW) babies. However, implementation and scale-up of KMC remains a challenge, especially in lowincome countries such as Ethiopia. This formative research study, part of a broader KMC implementation project in Southern Ethiopia, aimed to identify the barriers to KMC implementation and to devise a refined model to deliver KMC across the facility to community continuum. METHODS: A formative research study was conducted in Southern Ethiopia using a qualitative explorative approach that involved both health service providers and community members. Twenty-fourin-depth interviewsand 14 focus group discussions were carried out with 144study participants. The study applied a grounded theory approach to identify,examine, analyse and extract emerging themes, and subsequently develop a model for KMC implementation. RESULTS: Barriers to KMC practice included gaps in KMC knowledge, attitude and practices among parents of preterm and LBW babies;socioeconomic, cultural and structural factors; thecommunity's beliefs and valueswith respect to preterm and LBW babies;health professionals' acceptance of KMC as well as their motivation to implement practices; and shortage of supplies in health facilities. CONCLUSIONS: Our study suggests a comprehensive approach with systematic interventions and support at maternal, family, community, facility and health care provider levels. We propose an implementation model that addresses this community to facility continuum.
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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) | 0,000 | 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 découle