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Enregistrement W4412056645 · doi:10.2196/77135

Experiences and Perceptions About Death Reporting and Notification Among Rural Communities on the Islands of Lake Victoria, Uganda: Qualitative Study

2025· article· en· W4412056645 sur OpenAlexvenueno aff
Steven Ndugwa Kabwama, Douglas Bulafu, Rawlance Ndejjo, Rose Nampeera, Christine Kihembo, Chukwuma David Umeokonkwo, Simon Antara, Sheba Gitta, Caroline Kyozira, Allan Muruta, Jean-Edgard Nguessan, Rhoda K. Wanyenze

Notice bibliographique

RevueJMIR Public Health and Surveillance · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGlobal Maternal and Child Health
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPreprintQualitative researchGeographyEnvironmental healthRural areaSocioeconomicsMedicineSociologyComputer scienceSocial scienceWorld Wide Web

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Mortality data are critical for planning and prioritization of public health interventions and are generated through civil registration and vital statistics systems like mortality surveillance systems. However, frameworks for strengthening mortality surveillance systems do not acknowledge the cultural relativism surrounding death and how it influences strategies to improve mortality surveillance systems. Objective: This paper aims to describe the experiences and perceptions about death reporting and notification among rural dwellers on the islands of Lake Victoria in Central Uganda. Methods: The study was conducted in Buvuma and Kalangala Districts on Lake Victoria using a phenomenological qualitative research design. We conducted 12 in-depth interviews with community members who were purposively identified by village leaders and had experienced the death of a next of kin and reported and notified, and 8 in-depth interviews with those who had experienced the loss of a next of kin but did not notify and report the death. Key informant interviews were also conducted with 2 police officers and 2 cultural leaders. A total of 4 focus group discussions were conducted among village leaders. Interviews were abductively analyzed to generate grand narratives. Results: The findings revealed 6 grand narratives of the perceptions and experiences of the process of death reporting and notification among the rural dwellers. These include (1) death reporting and notification are preceded by a tragic event that affects how, when, and if it is conducted; (2) a long and cumbersome process; (3) a process that involves multiple stakeholders with official and unofficial roles and responsibilities; (4) a process with little perceived individual or societal value; (5) a process with several mandatory but unofficial costs; and (6) a process preceded by events with deep cultural undertones. Conclusions: Death reporting and notification are perceived to be tedious and cumbersome, which discourages community members from conducting them. There is a need to evaluate the process to remove any perceived or actual barriers through strategies such as decentralization of the process to lower levels of political administration. Death reporting and notification are also part of a broader social context that includes cultural beliefs, norms, and traditions. Efforts to strengthen mortality surveillance systems would profit from acknowledging the broader sociocultural issues around death and grieving and the role that cultural and religious institutions can contribute to addressing misconceptions and articulating the benefit of the process to society.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
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 enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,040

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0090,006
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,005
Intégrité de la recherche0,0010,002
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 Opus0,047
Tête enseignante GPT0,388
Écart entre enseignants0,341 · 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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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