Women’s experience of childbirth care in health facilities: a qualitative assessment of respectful maternity care in Afghanistan
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Respectful maternity care (RMC) remains a key challenge in Afghanistan, despite progress on improving maternal and newborn health during 2001–2021. A qualitative study was conducted in 2018 to provide evidence on the situation of RMC in health facilities in Afghanistan. The results are useful to inform strategies to provide RMC in Afghanistan in spite of the humanitarian crisis due to Taliban’s takeover in 2021.Methods Focus group discussions were conducted with women (4 groups, 43 women) who had used health facilities for giving birth and with providers (4 groups, 21 providers) who worked in these health facilities. Twenty key informant interviews were conducted with health managers and health policy makers. Motivators for, deterrents from using, awareness about and experiences of maternity care in health facilities were explored.Results Women gave birth in facilities for availability of maternity care and skilled providers, while various verbal and physical forms of mistreatment were identified as deterrents from facility use by women, providers and key informants. Low awareness, lack of resources and excessive workload were identified among the reasons for violation of RMC.Conclusion Violation of RMC is unacceptable. Awareness of women and providers about the rights of women to respectful maternity care, training of providers on the subject, monitoring of care to prevent mistreatment, and conditioning any future technical and financial assistance to commitments to RMC is recommended.
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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 | 0,010 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,008 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».