Contextualizing family planning messages for the BornFyne-PNMS digital platform in Cameroon: a community-based approach
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Family planning (FP) is crucial for reducing maternal and infant mortality and morbidity, particularly through the prevention of unsafe abortions resulting from unwanted pregnancies. Despite Cameroon's commitment to increasing the adoption of modern FP strategies, rural and poor populations still exhibit low demand due to limited access to healthcare services. This study documents the approach in developing family planning messages for the BornFyne prenatal management system as a platform to improve family planning awareness and enhance uptake. METHOD: This is a mixed-methods study that employed the Health Belief Model (HBM). The study included a cross-sectional survey and focus group discussions in four districts of Cameroon. The survey explored household perspectives of FP and the use of mobile phone. Focus group discussions involved women, men, and community health workers to gain in-depth insights. Thematic analysis using themes from the HBM guided the analysis, focusing on perceived benefits, barriers, and cues to action. RESULTS: The survey included 3,288 responses. Thematic analysis of focus group discussions highlighted knowledge gaps and areas requiring additional information. Identified gaps informed the development of targeted FP messages aligned with BornFyne objectives and the Health Belief Model. Results revealed that most respondents recognized the benefits of FP but faced knowledge barriers related to side effects, cultural influences, and communication challenges between partners. Focus group discussions further highlighted the need for education targeting both men and women, dispelling misconceptions, and addressing adolescent and youths' ignorance. The study emphasized the importance of tailored messaging for specific demographic groups and culture. CONCLUSION: Developing effective FP intervention messages requires a nuanced understanding of community perspectives. The BornFyne-PNMS family planning feature, informed by the Health Belief Model, addresses knowledge gaps by delivering educational messages in local dialects via mobile phones. The study's findings underscore the importance of community-based approaches to contextualizing and developing FP content targeting specific populations to generate tailored messages to promote awareness, acceptance, and informed decision-making. The contextualized and validated messages are uploaded into the BornFyne-family planning feature.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».