“How can I seek a consultation if I don’t have a high fever ?”: Barriers to Mental Healthcare Access for Women in the Perinatal Period in Rwanda
Notice bibliographique
Résumé
Background: Literature highlights barriers to mental healthcare access in the perinatal period, but none specific to Rwanda. The unique historical context of the genocide against the Tutsi may present distinct challenges. This study aimed to identify these barriers in Rwanda. Methods: This study employed a qualitative interpretive descriptive approach as part of a multimethod investigation. Four focus group discussions were conducted with 31 perinatal women, and 32 individual interviews were conducted with healthcare providers, including community health workers. Data were analysed thematically. Results: Barriers were identified at multiple levels. At the individual level, barriers included low literacy about perinatal mental health symptoms, minimizing negative experiences, fear of being stigmatized, ignorance about the availability of mental health services in the perinatal period, and economic challenges. Family and social-cultural barriers included stigmatization of people with mental health problems, minimization of what happened by friends and family, and lack of support from partners and friends. Institutional and structural barriers included limited services, misdiagnosis, heavy workloads, staff unawareness, and lack of training and guidelines for screening and reporting. Conclusion: This study identified barriers to perinatal mental healthcare at individual, family and social-cultural, institutional and structural levels. Addressing these barriers requires targeted strategies to improve perinatal mental healthcare access across all identified levels.
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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 | 0,003 | 0,008 |
| 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 | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».