MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4414769480 · doi:10.21203/rs.3.rs-7199612/v1

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

2025· preprint· en· W4414769480 sur OpenAlexafffund
Sarah Cooper, Alice Bila, Kadidiatou Kadio, Haoua Nadège BILA, Iván Sarmiento, Frank Bicaba, Thomas Druetz

Notice bibliographique

RevueResearch Square · 2025
Typepreprint
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueCognitive Science and Mapping
Établissements canadiensMcGill UniversityUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesMcGill University
Mots-clésThematic analysisQuality (philosophy)CognitionCategorizationQualitative researchFuzzy cognitive mapHealth carePerception

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,357
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0030,006
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,291
Tête enseignante GPT0,431
Écart entre enseignants0,141 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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'admission2
Résumé présentnon

Explorer davantage

Même revueResearch SquareMême sujetCognitive Science and MappingTravaux en français237 207