Socio-Cultural Factors Affecting Pregnancy Outcomes in the Dangme West District of Ghana
Notice bibliographique
Résumé
Background: Improvement in maternal healthcare services is crucial among nations as women are more vulnerable during pregnancy, especially in developing countries with poor health systems. This study assessed the socio-cultural factors that affect pregnancy outcomes in the Dangme West District of Ghana. Methods: Qualitative methods were employed using the Dangme West District. Data was collected using key informant interviews involving health professionals in the area of maternal health care and focus group discussions with women attending antenatal clinic in the district. Results: Findings from the study indicate that most women in the district attend antenatal clinics. They prefer delivering with Traditional Birth Attendants or in prayer camps to preserve their family tradition of not using health facilities during childbirth. Pregnancy outcomes are highly influenced by cultural traditions, with pregnant women avoiding nutritious foodstuffs such as eggs, certain types of fish, fatty meat, and some vegetables due to their beliefs, a situation resulting in pregnancy-related complications such as anaemia, premature delivery, and low birth weight. Key factors affecting maternal health outcomes include poverty, poor infrastructure in the district, nutrition, religious beliefs, illiteracy, and attitude of health professionals. Conclusions: This study reveals a range of socio-cultural factors that impact directly on maternal health outcomes and which need to be targeted through appropriate public health actions.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».