Implementing intravenous iron for maternal anemia in Nigeria: A qualitative study of healthcare provider experiences using the Normalization Process Theory
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Maternal anemia remains a significant public health challenge in Nigeria, affecting approximately 25-46% of pregnant women and contributing to adverse maternal and neonatal outcomes. Intravenous (IV) iron provides a promising alternative to conventional oral iron supplementation for managing moderate to severe maternal anemia; however, its implementation in resource-limited settings faces numerous challenges. This study aimed to understand how the implementation of IV iron became embedded in everyday practice, including factors influencing skilled healthcare providers’ (SHPs) engagement, workflow integration processes, and sustainability. Methods This was a qualitative study embedded within the Implementation Research for Intravenous Iron Use in Pregnant and Postpartum Women in Nigeria (IVON-IS) project across six healthcare facilities in Lagos, Nigeria. Eighteen key informant interviews were conducted with purposively sampled SHPs across the six IVON-IS facilities. The data were analyzed deductively based on the Normalization Process Theory (NPT) constructs (coherence, cognitive participation, collective action, and reflexive monitoring), and inductively to identify themes related to each of these constructs. Results Our study revealed strong coherence among SHPs regarding the purpose and benefits of IV iron compared to traditional treatments. Cognitive participation varied across facilities, with leadership support and patient-centred motivation emerging as critical facilitators. Collective action was faced with challenges, including workflow disruptions, staffing constraints, and space limitations, despite adequate resource provision. Reflexive monitoring processes were robust, with providers continuously evaluating effectiveness through clinical outcomes and patient feedback while expressing concerns about long-term sustainability. Conclusion The implementation of IV iron for maternal anemia in Nigeria demonstrated variability across NPT constructs, with strong coherence and reflexive monitoring but challenges in cognitive participation and collective action. Critical success factors included strong leadership support, adequate resource provision, continuous quality improvement processes, and proactive sustainability planning. These findings provide valuable guidance for scaling up IV iron use as part of comprehensive maternal health services in Nigeria and similar resource-constrained settings.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,012 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,007 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».