Perceptions of male partners on maternal near-miss events experienced by their female partners in Rwanda
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Maternal near-miss refers to women who survive death from life-threatening obstetric complications and has various social, financial, physical, and psychological impacts on families. OBJECTIVE: To explore male partners' perceptions of maternal near-miss experienced by their female partners and the associated psychosocial impacts on their families in Rwanda. METHODS: This was a qualitative study involving 27 semi-structured in-depth interviews with male partners whose spouses experienced a maternal near-miss event. Data were analyzed using a thematic coding to generate themes from participants' responses. RESULTS: Six key themes that emerged were: male partner's support during wife's pregnancy and during maternal near-miss hospitalization, getting the initial information about the spouse's near-miss event, psychosocial impacts of spouse's near-miss, socio-economic impact of spouse's near-miss, post- maternal near-miss family dynamics, and perceived strategies to minimize the impacts of near-miss. Male partners reported emotional, social, and economic impacts as a result of their traumatic experiences. CONCLUSIONS: The impact of maternal near-miss among families in Rwanda remains an area that needs healthcare attention. The residual emotional, financial, and social consequences not only affect females, but also their male partners and their relatives. Male partners should be involved and be well-informed about their partners' conditions and the expected long-term effects of near-miss. Also, medical and psychological follow-up for both spouses is necessary for the enhancement of the health and well-being of affected households.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».