‘ <i>I am happy to be listened to’</i> : co-creation of a simple tool to measure women’s experiences of respectful maternity care in urban Tanzania
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Rights-based Respectful Maternity Care (RMC) is crucial for quality of care and improved birth outcomes, yet RMC measurements are rarely included in facility improvement initiatives. We aimed to (i) co-create a routine RMC measurement tool (RMC-T) for congested maternity units in Dar es Salaam, Tanzania, and (ii) assess the RMC-T's acceptability among women and healthcare stakeholders. METHOD: We employed a participatory approach utilizing multiple mixed methods. This included a scoping review, stakeholder engagement involving postnatal women, healthcare providers, health leadership, and global researchers through interviews, focus groups, and two surveys involving 201 and 838 postnatal women. Cronbach's alpha and factor analysis were conducted for validation using Stata 15. Theories of social practice and Thematic Framework of Acceptability guided the assessment of stakeholder priorities and tool acceptability. RESULTS: The multi-phased iterative co-creation process produced the 25-question RMC-T that measures satisfaction, communication, mistreatment (including physical, verbal, and sexual abuse; neglect; discrimination; lack of privacy; unconsented care; post-birth clean-up; informal payments; and denial of care), supportive care (such as food intake and mobility), birth companionship, post-procedure pain relief, bed-sharing, and newborn respect. The pragmatic validation process prioritized stakeholder feedback over strict statistics, lowering Cronbach's alpha from 0.70 in version 1 to 0.57 for the RMC-T. Women valued the opportunity to share their experiences. CONCLUSIONS: The RMC-T is contextualized, validated, and acceptable for measuring women's experiences of RMC. Routine use in facility-based quality improvement initiatives, along with targeted actions to address gaps, will advance rights-based RMC. Further validation and community-based studies are needed.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 ».