“Many women use contraceptives in secret”: a qualitative study of health provider perspectives regarding barriers and enablers to reproductive health and antenatal care services in rural Tanzania
Notice bibliographique
Résumé
Background Women in sub-Saharan Africa face numerous barriers to reproductive health and antenatal care (ANC) services. The objective of this study was to identify health provider perspectives regarding the barriers and enablers to reproductive health, ANC, and postnatal care (PNC) services in rural Tanzania. Methods A qualitative study was conducted in four districts of Tanzania and utilized key informant interviews (KIIs) and focus group discussions (FGDs). An interview guide was developed, focusing on individual and community-based factors (barriers and enablers) to accessing ANC and PNC services. Data were collected during December 2017 and May 2018 and analyzed using a thematic approach. Results Two major themes were identified as barriers to women accessing ANC and PNC services. First, factors related to women in the context of their family and community, for example (i) lack of autonomy in a patriarchal society, (ii) lack of knowledge and education regarding healthy pregnancy and pregnancy complications, (iii) lack of financial resources or control over financial resources, (iv) use of traditional birth attendants, (v) lack of male involvement, (vi) cultural beliefs as barriers to accessing family planning and ANC and PNC services. Second, factors present in the health system, for example (i) lack of infrastructure, equipment and health provider resources at health facilities, and (ii) lack of confidentiality and feelings of stigmatization when receiving health services. Reduced stigmatization against women with Human Immunodeficiency Virus (HIV) served as an enabler. Conclusions Overall, this study highlights the need to implement more initiatives in these rural districts to improve ANC and PNC services uptake. It also indicates the need to find strategies to improve male involvement and family support in the local context.
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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 | 0,005 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 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 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 ».