Experiences of women seeking care for abortion complications in health facilities: Secondary analysis of the WHO Multi‐Country Survey on Abortion in 11 African countries
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Despite evidence of acute and long-term consequences of suboptimal experiences of care, standardized measurements across countries remain limited, particularly for postabortion care. We aimed to determine the proportion of women reporting negative experiences of care for abortion complications, identify risk factors, and assess the potential association with complication severity. METHODS: Data were sourced from the WHO Multi-Country Survey on Abortion for women who received facility-based care for abortion complications in 11 African countries. We measured women's experiences of care with eight questions from an audio computer-assisted self-interview related to respect, communication, and support. Multivariable generalized estimating equations were used for analysis. RESULTS: There were 2918 women in the study sample and 1821 (62%) reported at least one negative experience of postabortion care. Participants who were aged under 30 years, single, of low socioeconomic status, and economically dependent had higher odds of negative experiences. Living in West or Central Africa, rather than East Africa, was also associated with reportedly worse care. The influence of complication severity on experience of care appeared significant, such that women with moderate and severe complications had 12% and 40% higher odds of reporting negative experiences, respectively. CONCLUSION: There were widespread reports of negative experiences of care among women receiving treatment for abortion complications in health facilities. Our findings contribute to the scant understanding of the risk factors for negative experiences of postabortion care and highlight the need to address harmful provider biases and behaviors, alleviate health system constraints, and empower women in demanding better care.
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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 | 0,001 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,000 |
| 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 ».