Exploring factors affecting adherence to multiple micronutrient supplementation during pregnancy in Cambodia: A qualitative analysis
Notice bibliographique
Résumé
For decades, iron-folic acid (IFA) supplements have been provided to pregnant women in Cambodia through antenatal care (ANC) services. However, mounting evidence suggests that multiple micronutrient supplements (MMS) are superior to IFA supplements in achieving positive pregnancy outcomes. The possibility of transitioning from IFA supplements to MMS in government-run health centres is currently being assessed in Cambodia. A crucial component of this assessment involves identifying factors that can influence adherence to MMS, as low adherence can reduce supplement effectiveness. Consequently, this study aimed to explore the potential barriers and enablers to MMS adherence and identify the strengths and challenges of current ANC services. Data were collected through nine focus group discussions with pregnant women (n = 19), family members (n = 18) and midwives (n = 18) and three in-depth interviews with maternal and child health chiefs (n = 3) in Cambodia and analysed via content analysis. Factors found to influence MMS adherence included attitudes, perceptions and beliefs about MMS; knowledge related to supplementation; ANC counselling; family influence; physical health; access to ANC; supply of MMS; and supplementation norms. Noted strengths of ANC services were the quality of ANC materials, tailored patient education, midwife-patient relationships and flexibility of provided services. Primary challenges related to poor availability of ANC materials, inadequate midwife training, heavy workload, limited funding and suboptimal physical spaces for delivering ANC services. To effectively promote MMS adherence, strategies must involve pregnant women, family members and community leaders; seek to address knowledge gaps and misconceptions related to MMS; and enhance the availability and accessibility of ANC services.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».