A qualitative enquiry of health care workers’ narratives on knowledge and sources of information on principles of Respectful Maternity Care (RMC)
Notice bibliographique
Résumé
Research from sub-Saharan Africa indicate that many women experience varied forms of disrespectful maternity care, which amount to a violation of their rights and dignity. Notably, there is little research that sheds light on health care workers (HCWs) training and knowledge of principles of respectful maternity care (RMC). Formulating appropriate interventional strategies to promote the respectful provision of services for women during pregnancy, childbirth, and postpartum period requires an understanding of the current state of knowledge and sources of information on respectful maternity care among HCWs. This paper reports findings from a qualitative study that examined the knowledge and sources of information on the Respectful Maternity Care Charter among HCWs in rural Kisii and Kilifi counties in Kenya. Between January and March 2020, we conducted 24 in-depth interviews among HCWs in rural Kisii and Kilifi health facilities. Data were analyzed using a mixed deductive and inductive thematic analysis guided by Braun's [2006] six stages of analysis. We found that from the seven globally accepted principles of respectful maternity care, at least half of the HCWs were aware of patients right to consented care, confidentiality and privacy, and the right to non-discriminatory care based on specific attributes. Knowledge of the right to no physical and emotional abuse, abandonment of care, and detentions in the facilities was limited to a minority of health care workers but only after prompting. Sources of information on respectful maternity care were largely limited to continuous medical and professional training and clinical mentorship. The existing gap shows the need for training and mentorship of HCWs on the Respectful Maternity Care Charter as part of pre-service medical and nursing curricula and continuing clinical education to bridge this gap. At the policy level, strategies are necessary to support the integration of respectful maternity care into pre-service training curricula.
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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 | 0,020 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,013 | 0,014 |
| Communication savante | 0,005 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».