Communities and service providers address access to perinatal care in postconflict Northern Uganda: socialising evidence for participatory action
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Describe participatory codesign of interventions to improve access to perinatal care services in Northern Uganda. STUDY DESIGN: Mixed-methods participatory research to codesign increased access to perinatal care. Fuzzy cognitive mapping, focus groups and a household survey identified and documented the extent of obstructions to access. Deliberative dialogue focused stakeholder discussions of this evidence to address the obstacles to access. Most significant change stories explored the participant experience of this process. SETTING: Three parishes in Nwoya district in the Gulu region, Northern Uganda. PARTICIPANTS: Purposively sampled groups of women, men, female youth, male youth, community health workers, traditional midwives and service providers. Each of seven stakeholder categories included 5-8 participants in each of three parishes. RESULTS: Stakeholders identified several obstructions to accessing perinatal care: lack of savings in preparation for childbirth in facility costs, lack of male support and poor service provider attitudes. They suggested joining saving groups, practising saving money and income generation to address the short-term financial shortfall.They recommended increasing spousal awareness of perinatal care and they proposed improving service provider attitudes. Participants described their own improved care-seeking behaviour and patient-provider relationships as short-term gains of the codesign. CONCLUSION: Participatory service improvement is feasible and acceptable in postconflict settings like Northern Uganda. Engaging communities in identifying perinatal service delivery issues and reflecting on local evidence about these issues generate workable community-led solutions and increases trust between community members and service providers.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».