A qualitative exploration of the reasons and influencing factors for pregnancy termination among young women in Soweto, South Africa: a Socio-ecological perspective
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Pregnancy termination is an essential component of reproductive healthcare. In Southern Africa, an estimated 23% of all pregnancies end in termination of pregnancy, against a backdrop of high rates of unintended pregnancies and unsafe pregnancy terminations, which contributes to maternal morbidity and mortality. Understanding the reasons for pregnancy termination may remain incomplete if seen in isolation of interpersonal (including family, peer, and partner), community, institutional, and public policy factors. This study therefore aimed to use a socio-ecological framework to qualitatively explore, in Soweto, South Africa, i) reasons for pregnancy termination amongst women aged 18-28 years, and ii) factors characterising the decision to terminate. METHODS: In-depth interviews were conducted between February to March 2022 with ten participants of varying parity, who underwent a termination of pregnancy since being enrolled in the Bukhali trial, set in Soweto, South Africa. A semi-structured, in-depth interview guide, based on the socioecological domains, was used. The data was analysed using reflexive thematic analysis, and a deductive approach. RESULTS: An application of the socio-ecological framework indicated that the direct reasons to terminate a pregnancy fell into the individual and interpersonal domains of the socioecological framework. Key reasons included financial dependence and insecurity, feeling unready to have a child (again), and a lack of support from family and partners for the participant and their pregnancy. In addition to these reasons, Factors that characterised the participants' decision experience were identified across all socio-ecological domains and included the availability of social support and (lack of) accessibility to termination services. The COVID-19 pandemic and resultant lockdown policies also indirectly impacted participants' decisions through detrimental changes in interpersonal support and financial situation. CONCLUSIONS: Amongst the South African women included in this study, the decision to terminate a pregnancy was made within a complex structural and social context. Insight into the reasons why women choose to terminate helps to better align legal termination services with women's needs across multiple sectors, for example by reducing judgement within healthcare settings and improving access to social and mental health support.
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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 | 0,009 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,007 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».