Exploring women’s views on factors influencing the quality of maternal care among women of reproductive age in Burkina Faso: a fuzzy cognitive mapping study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Despite major investments to improve access to maternal health services in sub-Saharan Africa, quality of care remains a critical barrier to reducing maternal mortality. Women's perspectives are vital for understanding what constitutes quality and identifying priorities for improvement, yet they are rarely integrated into quality measurement frameworks. This study aimed to determine and describe the aspects that women of reproductive age in Burkina Faso consider most important in defining the quality of maternal healthcare. METHODS: This study used a qualitative participatory approach using fuzzy cognitive mapping (FCM) to describe and visualize women's views on quality of maternal care. 32 women of reproductive age identified and weighted factors influencing their experiences, creating visual maps. Participants were recruited through convenience sampling, stratified by age and maternal status. Four FCM sessions were conducted each in two regions, one rural and one urban. Data were analyzed using thematic analysis and centrality measures to categorize influencing factors and determine their relative importance. RESULTS: Women identified inadequate medical equipment, provider availability, hygiene standards, continuity of care, and provider-patient interactions as the strongest determinants of maternal care quality. Emotional support, respectful communication, and the quality of reception at facilities were also emphasized as essential components of positive care experiences. Some indicators commonly used in existing frameworks were rarely mentioned, while women emphasized interpersonal and contextual dimensions often overlooked in standard measures. CONCLUSION: Fuzzy cognitive mapping provided a participatory and visual approach to capturing women's lived experiences and perceptions of quality of maternal care The findings suggest that current measures of quality of care may not fully reflect women's priorities or experiences. Integrating their perspectives into quality measurement frameworks is essential to ensure that maternal care is assessed accurately and that interventions are patient-centered and responsive to women's needs.
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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 | 0,011 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».