‘One woman, one bed’: prevalence and factors associated with women’s experiences of respectful birth in urban Dar es Salaam, Tanzania – across-sectional survey
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Respectful maternity care (RMC) is essential for quality care, safety, and a fundamental right of women during childbirth. However, mistreatment during childbirth hinders global efforts to reduce maternal and perinatal deaths and birth-related injuries. In rapidly urbanizing Dar es Salaam, disrespectful care in overcrowded maternity units is concerning. OBJECTIVE: To assess the prevalence and factors associated with women's experiences of RMC in four urban health facilities in Dar es Salaam. METHOD: A 25-item locally co-created and validated measurement tool was administered to 838 postnatal women before discharge in a cross-sectional survey. Data were analyzed in Stata 14 to describe sociodemographic characteristics, birth outcomes, and birth experiences. Multivariable logistic regression identified factors associated with RMC. RESULTS: Satisfaction was reported by 96.4% (793/823) of women. Additionally, 84.3% (689/817) reported effective communication. However, 60.8% (503/827) shared hospital beds, 32.2% (253/785) experienced mistreatment, and 10.7% (89/829) had a birth companion. RMC was significantly less frequent among single women (aOR 0.56; 95% CI: 0.36-0.87) and those with childbirth complications (aOR 0.52; 95% CI: 0.35-0.78). Complications were reported less frequently when women had their own bed (aOR 0.51; 95% CI: 0.34-0.77). CONCLUSION: High satisfaction scores, despite mistreatment, bed-sharing, and lack of birth companionship highlight the need to raise awareness of rights-based care in communities. As urban growth strains healthcare systems, addressing structural constraints and overcrowding is crucial. Strengthening provider training in RMC and complications management, along with institutionalizing RMC measurements, can improve accountability, clinical outcomes, and women's experiences of care.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».