Indigenous practitioners’ views on causes of female infertility
Notice bibliographique
Résumé
Background: The use of indigenous practices has increased remarkably throughout the world. Subsequently, society uses this practice for the treatment of various health problems, including infertility. This research focussed on the role of indigenous practitioners (IPs) using a holistic approach to explore the causes of infertility in women. Aim: This study aimed to explore and describe the views of IPs on the causes of female infertility in Ngaka Modiri Molema health district. Setting: The study was conducted in Ngaka Modiri Molema, North West Province, one of the most rural provinces in South Africa. Methods: The study followed a qualitative explorative design. A purposive sampling technique identified five IPs who were experts in managing infertility. Individual semi-structured interviews were conducted, and data analysis used Creswell's method of qualitative data analysis. Results: Findings revealed that IPs offered a wide range of services in the treatment and management of infertility among rural women. Hence, the following themes emerged, namely, history taking regarding infertility, treatment of infertility and holistic care on infertility. Conclusion: The IPs are important providers of healthcare in the management of infertility in indigenous communities. The findings revealed that there are various causes of female infertility according to the indigenous healthcare system. Contribution: In contribution, the study described the unique practices found in the community as executed by the IPs. This care focusses on holistic care, including treatment and continuous care for the healthcare user and the family. Noteworthy to mention, this holistic care extends to subsequent pregnancies. However, there is a need for further research to valorise the indigenous knowledge unearthed in this study.
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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 | 0,005 | 0,008 |
| 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 | 0,006 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».