Young women’s social support networks during pregnancy in Soweto, South Africa
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Although studies from high-income countries have examined social support during pregnancy, it remains unclear what type of support is received by expectant mothers from low- and middle-income country settings. AIM: To explore young women's social support networks during pregnancy in Soweto, South Africa. SETTING: This study was undertaken in an academic hospital based in the Southwestern Townships (Soweto), Johannesburg, in Gauteng province, South Africa. METHODS: An exploratory descriptive qualitative approach was employed. Eighteen (18) young pregnant women were recruited using a purposive sampling approach. In-depth interviews were conducted, and data were analysed using inductive thematic analysis. RESULTS: Analysis of the data resulted in the development of two superordinate themes namely; (1) relationships during pregnancy and (2) network involvement. Involvement of the various social networks contributed greatly to the young women having a greater sense of potential parental efficacy and increased acceptance of their pregnancies. Pregnant women who receive sufficient social support from immediate networks have increased potential to embrace and give attention to pregnancy-related changes. CONCLUSION: Focusing on less-examined characteristics that could enhance pregnant women's health could help in the reduction of deaths that arise because of pregnancy complications and contribute in globally accelerating increased accessibility to adequate reproductive health.Contribution: This study's findings emphasise the necessity for policymakers and healthcare providers to educate the broader community about the importance of partner, family and peer support to minimise risks that may affect pregnancy care and wellbeing of mothers.
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 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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».