‘it Is Beyond Our Reach’: Policies and Infrastructure Influencing Postpartum Care in Rural Kenya
Notice bibliographique
Résumé
Abstract BackgroundMaternal mortality in low middle-income countries is still high. Like most countries in Sub-Saharan Africa, the progress towards reducing maternal mortalities in Kenya is slow. Approximately 488 women out of every 100,000 live births die during the childbearing process. Kenya has put in place several strategies to mitigate maternal mortalities. For instance, Kenya introduced free maternity services in 2013 to remove financial barriers to skilled health services for mothers and children under five years old. Hence, it is necessary to explore how the policies and infrastructure intersect with other socioeconomic factors to influence postpartum care in rural Kenya to mitigate maternal and infant deaths.MethodsThis qualitative research conducted in-depth focused ethnographic (FE) interviews with 23 nurses and midwives working in nine health centres and the County Hospital in Nandi County, Kenya, between July 2017 and February 2018. We used thematic analysis approach as described by Braun and Clarke to analyze the data. Lincoln and Guba criteria for establishing the trustworthiness of data was used. ResultsThe analysis of data generated six themes. The findings from the theme, Policies and Infrastructure Influencing Postpartum Care will be discussed in this paper. The findings will be discussed under three sub-themes 1) Free maternity services, 2) Adherence to perinatal care guidelines, and 3) Recruitment and retention of nurses and midwives. Facilities lacked the essential equipment and supplies required to provide these services, recruitment and retention of staff, demotivation of healthcare providers, lack of regular training and supervision of staff, and lack of adherence to postpartum guidelines. These issues intersected to determine the quality of skilled postpartum services provided to childbearing women and their families as well as women and infants’ overall perinatal health outcomes. ConclusionThe findings have underscored the importance of having a functional healthcare system that supports both the clinical and emotional aspects of the women and healthcare providers. Efforts should be directed into addressing the negative factors influencing care provision at the facility level. Suboptimal care could cause women not to attend skilled health care and sabotage the global goals of eliminating maternal and infant mortalities. This can be achieved by creating policies that considers the diverse causes and power-relations withing the healthcare organization.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,004 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».