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Enregistrement W4410521168 · doi:10.1186/s12884-025-07646-5

“Is she pregnant with Jesus?” exploring sociocultural obstacles to following medical advice in the context of stillbirth prevention in Nigeria

2025· article· en· W4410521168 sur OpenAlexaff
Uchenna Gwacham-Anisiobi, Adetola Oladimeji, Victoria Yesufu, Jennifer J. Kurinczuk, Manisha Nair, Jenny McLeish

Notice bibliographique

RevueBMC Pregnancy and Childbirth · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGlobal Maternal and Child Health
Établissements canadiensWomen's College Hospital
Organismes subventionnairesClarendon FundBalliol College, University of OxfordMedical Research CouncilNuffield Department of Population Health, University of Oxford
Mots-clésFocus groupMedicineThematic analysisGrassrootsQualitative researchSociocultural evolutionReproductive medicinePsychological interventionReproductive healthContext (archaeology)Family medicineNursingPregnancyPopulationEnvironmental healthSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Each year 182,000 babies are stillborn in Nigeria, representing nearly 10% of the annual global stillbirth burden. Imo state in south-eastern Nigeria has one of the highest levels of maternal health service access in Nigeria, yet this has not translated into good pregnancy outcomes. Many stillbirth prevention initiatives in Nigeria focus on maternal health education but empirical evidence suggests that sociocultural factors impact healthcare choices and outcomes. This study aims to explore women's and health workers' perspectives of the sociocultural barriers to following medical advice during pregnancy and childbirth, and specifically how these barriers may contribute to an increased risk of stillbirth. This study is part of a broader community-based stillbirth prevention mixed-methods research in Imo State, Nigeria. METHODS: A qualitative descriptive study was conducted using in-depth interviews and focus group discussions. 38 participants were purposively recruited; 20 women and 18 health workers. Audio recordings were transcribed, translated and analysed using inductive thematic analysis. RESULTS: Four themes were identified: (1) trust, where scepticism about health worker motives or competence and trust in community informal networks were highlighted (2) power dynamics within families, with husbands and older female relatives influencing health decisions; (3) personal and community beliefs that undermine confidence in medical interventions, including a pervasive stigma associated with caesarean section; and (4) grassroots proposals for solutions, emphasising the importance of a whole-community approach to maternal health education, mobilising peer voices, engaging traditional leaders and training of traditional birth attendants. CONCLUSION: This study provides insights into the sociocultural barriers to following medical advice during pregnancy in Nigeria, which include a lack of trust in health professionals, power dynamics within a woman's family, and entrenched cultural and religious beliefs that oppose medical intervention. Women's decisions about pregnancy and childbirth are heavily influenced by family and cultural norms. Culturally sensitive, community-wide interventions which aim to rebuild trust in the health system, involve women as decision-makers in antenatal care, and engage religious and traditional leaders would be beneficial for improving outcomes.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,044

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0100,008
Communication savante0,0040,003
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,026
Tête enseignante GPT0,298
Écart entre enseignants0,273 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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