Determining the need for fertility care and the acceptability and feasibility of administering a fertility awareness tool from the user’s perspective in a sample of Sudanese infertility patients
Notice bibliographique
Résumé
Fertility experts have advocated addressing preventable causes of infertility and early intervention. However, awareness of risk factors is low, especially in low- and middle-income countries where the prevalence of infertility is high. To address this lack of awareness, the Fertility Awareness Tool (FertiSTAT) was adapted for use in Sudan and other low-resource countries. The aims of this study were to ascertain the need for fertility education in Sudan (Aim 1), and to gauge the acceptability and feasibility of implementing the FertiSTAT in Sudan (Aim 2), both from the patients' perspective. Convenience sampling was used to recruit participants for semi-structured-in-depth interviews from a fertility clinic in Sudan. We collected sociodemographic information, medical and reproductive history, asked about fertility knowledge, administered the FertiSTAT and asked about the acceptability of the FertiSTAT. Thematic analysis was conducted for qualitative data. Twenty participants were included; of these, 17 were female, 13 were educated beyond secondary school, the mean age was 32.8 years, and the mean duration of infertility was 4.1 years. Ten themes emerged: of these, three themes addressed Aim 1: 'desire for fertility information', 'state of fertility knowledge' and 'benefits of fertility education'; and seven themes addressed Aim 2: 'specific suggestions for the tool', 'factors influencing the acceptability and feasibility of implementing the tool', 'challenges and barriers to implementation', 'self-disclosure', 'understanding of being at risk', 'compatibility with worldview' and 'cultural tailoring'. Fertility education was viewed as necessary and beneficial; however, participants thought that lack of acceptability of sensitive topics would hinder the implementation of the FertiSTAT. Acceptability and feasibility would be enhanced if challenges were addressed in a culturally sensitive manner using cultural tailoring of materials to increase compatibility with individual worldviews.
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 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 | 0,003 | 0,028 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,004 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».