The influence of community factors in the implementation of community-based interventions to improve antenatal care: a qualitative study based on the IMCHA programme in Tanzania
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Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Efforts to improve antenatal care have been heightened to reduce global maternal deaths. In resource-limited settings, community-based interventions play a pivotal role in improving antenatal care services. However, effective implementation of community-based interventions is influenced by prevailing community-related factors. Drawing from the community-based interventions implemented in Iringa Region in Tanzania, this paper underscores how community factors influence implementation and ultimate improvement of antenatal care services. METHODS: A qualitative case study design was employed using in-depth interviews, focus group discussions and document reviews. Data was collected in Kilolo and Mufindi districts in Iringa Region where community-based interventions were implemented. A total of one hundred and forty-six (146) participants were involved in the study. Eighty-six (86) participants were interviewed and sixty (n = 60) participated in focus group discussions. Data were analysed thematically and manually by categorizing and coding emerging issues to facilitate analysis and interpretation. RESULTS: Key factors that influenced the implementation of the community-based interventions were the community readiness to adopt the interventions and effective local administrative systems. Stakeholders' engagement and local health system support were also pivotal for improving antenatal care services. However, the physical environment, bullying of implementers of interventions and family-related challenges constrained the implementation of the interventions. CONCLUSION: This study has shown that the performance of community-based interventions is highly influenced by community-related factors. More specifically, inadequate community engagement may lead to community members' reluctance to adopt implemented interventions. Therefore, in-depth understanding and adequate management of community engagement are important during the planning, development and implementation of community-based interventions.
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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 | 0,006 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 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 découle