The prevalence and management of obstetric fistula among women of reproductive age in a low-resource setting
Notice bibliographique
Résumé
Obstetric fistula is one of the most significant obstetrical concerns and apparent indications of maternal morbidity in low-resource nations. Therefore, the study assessed the prevalence and management of fistula among women of reproductive age (15-49) in low-resource settings. This population-based cross-sectional study was conducted in three local government areas (Jere, Konduga and Maiduguri Municipal City) in Borno State. A structured questionnaire was used to collect data from 484 respondents, and the data were analysed using SPSS version 25.0. The overall prevalence of obstetric fistula was 10.7%. Over 13% of women with seven or more vagina deliveries had a fistula. Likewise, 19% of respondents knew about fistula prevention and treatment services available, and 13.7% of those did not participate in antenatal care services. Furthermore, 48.1% of respondents with a fistula during labour were treated successfully. Almost half (47.9%) who were aware of health facilities around them were successfully treated, same with 46.2% of those living within 1 to 2 km of a health facility, and almost half (49.0%) of those who got married within age 20. The study emphasizes the importance of effective community-level interventions to address obstetric fistula. To achieve this, a comprehensive action plan should be developed, ensuring pregnant women have access to necessary obstetric care services at all healthcare levels. The plan should include preventive measures, timely management of labour complications, and increased awareness of fistula prevention and treatment services. Prioritizing maternal healthcare and empowering women with knowledge and access to services are essential in preventing and managing obstetric fistula.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».