Male partners' participation in birth preparedness and complication readiness in global south: systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background: The lower priority given for involving male partners in birth preparedness and complication readiness contributes to the poor maternal and neonatal health outcomes. Male partners in low- and middle-income countries determine women’s access to and affordability of health services and directly influence their health outcomes. This systematic review and meta-analysis determine the pooled magnitude of the male partner’s participation in birth preparedness and complication readiness in the global south.Methods: Literature published in the English language from 2004 to 2019 was retrieved using appropriate search terms on Google Scholar, PubMed/MEDLINE, CINHAL, Scopus, and Embase. The Joanna Briggs Institute Meta-Analysis of Statistics Assessment and Review Instrument (JBI-MAStARI) was used for critical appraisal of studies. A pooled statistical meta-analysis was conducted using STATA Version 14.0 software. The heterogeneity and publication bias were assessed using the I2 statistics and Egger’s test, respectively. Duval and Tweedie's nonparametric trim and fill analysis using the random-effect analysis. The Random effects model was used to estimate the summary prevalence of BPCR and the corresponding 95% confidence intervals (CI). Results: 12 studies and 4210 participants were included. The overall pooled result showed 52.3% of male partners of pregnant women and nursing mothers were prepared for birth and its complications. Forty-nine percent of male partners saved money for delivery and 40.5% of them identified skilled birth attendants, and 55% of male partners saved money for birth or its complication. Only 42.1% of male partners arranged transportation and 59.8% of them identified the place of birth. Only 18.9% of male partners identified a potential blood donor for emergency cases of childbirth and postpartum complication.Conclusions: A low proportion of male partners of pregnant women and nursing mothers were prepared for childbirth and its complications. Countries in the global south region should review their health care policies and design strategies to improve the birth preparedness and complication readiness practice among male partners of pregnant women and nursing mothers.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,011 | 0,032 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,013 | 0,030 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».