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Enregistrement W4388410725 · doi:10.61386/imj.v12i2.366

Self-care practices of pregnant women: A qualitative study in a Nigerian rural community

2023· article· en· W4388410725 sur OpenAlexfundno aff
Etokidem AJ, Benson Obu

Notice bibliographique

RevueIbom Medical Journal · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGlobal Maternal and Child Health
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesGrand Challenges CanadaGovernment of Canada
Mots-clésPregnancyContext (archaeology)MedicineFocus groupQualitative researchHealth careFamily medicineReproductive healthNursingRural areaAbandonment (legal)PsychologyEnvironmental healthPopulationGeographyPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Context: Inadequate self-care during pregnancy is a contributor to the poor maternal health indices in Cross River State; including the high maternal mortality ratio of 2,000/100,000 live births.
 Objectives: The objectives of the study were to identify self-care practices adopted by women during pregnancy and delivery and to identify barriers to quality self care.
 Methods: Focus Group Discussions, Key informant interviews and in-depth interviews were conducted among pregnant women, women of reproductive age and other stakeholders in Biase Local Government Area of Cross River State.
 Results: The study revealed inadequate knowledge and practice of self-care during pregnancy. Some pregnant women were unable to recognize early signs of pregnancy while others, especially young unmarried girls, tried to hide the pregnancy. Barriers to effective self-care identified included myths and misconceptions, especially the belief that health-related events during pregnancy are caused by witches and wizards, lack of preparation for pregnancy and abandonment of pregnant women by partners, usually due to unwillingness and/or inability to father the child.
 Conclusion: There is need for pre-marital and pre-natal counselling and health education so as to address identified gaps in knowledge and practice and lack of male involvement in maternal healthcare.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,111
Score d'incertitude au seuil0,618

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,045
Tête enseignante GPT0,432
Écart entre enseignants0,388 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
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