Nurses’ Perceptions of Infertility Care in the Public Health Sector in Namibia
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Infertility affects an estimated 186 million people globally, with about 12% of couples of reproductive age being affected. In sub-Saharan Africa, the prevalence of infertility ranges between 9% and 30%, and individuals often experience stigma, gendered blame, and psychosocial distress. The role of nurses in infertility care support is paramount to improve patients’ experiences during treatment. In Namibia, research is limited, particularly on nurses’ perceptions of infertility care and patient experiences. METHODS: A qualitative exploratory and descriptive study was conducted between March and August 2024 at four referral hospitals: Intermediate Hospital Katutura, Windhoek Central Hospital, Intermediate Hospital Rundu, and Intermediate Hospital Oshakati. Eleven nurses were purposively sampled from the gynaecology departments. A semi-structured interview guide was used for the interviews. Data were analysed thematically using Braun and Clarke’s six-step framework, guided by the health belief model. Trustworthiness was ensured through Lincoln and Guba’s criteria. RESULTS: Five themes and twelve subthemes emerged: inadequate fertility care in the public sector, characterised by limited diagnostic and treatment options and financial barriers. Limited nursing roles and insufficient knowledge in psychosocial support. Patient experiences are marked by sadness, denial, and stigma, with women disproportionately blamed while men are often denied responsibility. Cultural and gender expectations that reinforced stigma and discouraged psychological support. Desired infertility care improvements, including the introduction of In Vitro fertilisation in the state facilities, community education, adoption options, training for nurses, and dedicated infertility clinics. CONCLUSION: Infertility care in Namibia remains inadequate, with important gaps in service provision and psychosocial support. Nurses emphasised the need for comprehensive infertility care in the public sector, strengthening nursing roles through training and the integration of patient-centred approaches to address stigma, gendered blame and emotional distress.
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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 | 0,004 | 0,006 |
| 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 | 0,006 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».