Mapping Evidence on the Determinants of Postnatal Care Knowledge among Postpartum Women in sub-Saharan Africa: A Literature Review
Notice bibliographique
Résumé
Maternal and neonatal deaths continue to pose significant public health challenges globally. In 2020, low-to-middle-income countries accounted for over 95% of all maternal deaths. Sub-Saharan Africa (SSA) is the region most severely impacted, accounting for 70% of global maternal deaths in 2020. Most of the maternal deaths and about a third of child deaths occur in the postnatal period. These unnecessary deaths can be avoided if postpartum women have adequate knowledge about postnatal care (PNC). This literature review’s aim was to determine the factors that influence PNC knowledge among postpartum women in SSA. The methodology of this literature review was loosely guided by the Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analysis Protocols (PRISMA-P) statement. Peer-reviewed articles describing determinants of PNC knowledge among postpartum women in SSA published in English between 2013 and 2023 were searched using several search engines. All the twenty-five articles used in this literature review reported on quantitative cross-sectional studies. Some of the individual-level determinants of PNC knowledge identified in this review include place of residence, age of the mother, marital status, educational status of the mother, and the socio-economic status of the woman while the health system-level determinants include distance to a healthcare facility, source of PNC information, place of delivery, and previous maternal healthcare service experience. To improve PNC knowledge of postpartum women, we recommend developing rural areas through improving transport networks, improving the socio-economic status of women, and devising strategies to increase maternal and child health services utilization.
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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 | 0,012 | 0,067 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,023 | 0,023 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 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 ».