Measuring quality of maternal care from women’s perspectives: development and validation of a participatory-weighted composite index using nationally representative survey data from Burkina Faso

Seit Jahrzehnten konzentriert sich die weltweite Bemühung zur Rettung von Müttern darauf, mehr Frauen in Gesundheitseinrichtungen zu bringen. Die Logik war einfach: Wenn eine Frau während der Geburt in einem Krankenhaus statt zu Hause entbindet, ist sie sicherer. In vielen Teilen der Welt gehen tatsächlich heute mehr Frauen als je zuvor durch die Türen von Kliniken. Doch trotz dieses Anstiegs der Besuche bleibt die Zahl der sterbenden Mütter in Regionen wie dem subsaharischen Afrika jedoch hartnäckig hoch. Diese Lücke zwischen dem Besuch einer Klinik und dem Überleben der Geburt deutet auf ein anderes Problem hin. Es geht nicht nur um den Zugang; es geht darum, was passiert, sobald eine Frau im Inneren ist. Die Qualität der Versorgung, die sie erhält – ob das Personal geschult ist, ob sie mit Würde behandelt wird und ob die Einrichtung sauber ist – ist zum entscheidenden fehlenden Puzzleteil geworden. Zu lange Zeit wurden die Instrumente, mit denen diese Qualität gemessen wird, von Forschern und politischen Entscheidungsträgern entworfen, nicht von den Frauen selbst. Sie zählen die medizinischen Aufgaben, die durchgeführt werden, wie etwa das Messen des Blutdrucks oder das Verabreichen von Impfstoffen, aber sie übersehen oft die menschlichen Elemente, die Frauen als Definition für gute Pflege angeben.

Ein Forscherteam in Burkina Faso setzte sich zum Ziel, diese Diskrepanz zu beheben. Sie wollten wissen, ob die standardmäßigen nationalen Erhebungen, die zur Verfolgung der Gesundheit verwendet werden, tatsächlich erfassen können, was Frauen wichtig ist, und falls nicht, wie man eine bessere Messmethode unter Verwendung der bereits vorhandenen Daten aufbauen kann. Ihre Arbeit begann nicht in einem Labor, sondern im Gespräch. Sie setzten sich mit zweiunddreißig Frauen im gebärfähigen Alter zusammen und fragten sie, wie sie die Qualität der mütterlichen Versorgung definieren würden. Die Frauen führten nicht nur eine Liste von Aufgaben auf; sie beschrieben ein komplexes Geflecht von Faktoren, von der Entfernung zur Klinik und der Geschicklichkeit der Hebamme bis hin zum Respekt während der Geburt und der Verfügbarkeit von sauberem Wasser. Die Forscher baten diese Frauen dann, die Bedeutung jedes Faktors zu gewichten, wodurch eine Hierarchie dessen entstand, was ihnen wirklich wichtig ist. Dieser Prozess, bekannt als „Fuzzy Cognitive Mapping“, ermöglichte es den Frauen, Qualität nach ihren eigenen Vorstellungen zu definieren, anstatt eine Liste medizinischer Checkboxen zu akzeptieren.

Mit diesem neuen Verständnis in der Hand wandte sich das Team der demografischen und gesundheitlichen Erhebung (Demographic and Health Survey) von 2021 für Burkina Faso zu, einem massiven Datensatz, der aus tausenden Haushalten erhoben wurde. Sie behandelten diese Umfrage wie ein Puzzle und versuchten, die Definitionen der Frauen von Qualität in die Fragen einzupassen, die die Umfrage tatsächlich stellte. Das Ergebnis war eine ernüchternde Erkenntnis. Die nationale Erhebung, die als Goldstandard für Gesundheitsdaten in Ländern mit niedrigem Einkommen gilt, erfasste nur etwa ein Viertel der Dimensionen, die die Frauen als wesentlich identifiziert hatten. Während die Umfrage exzellent darin war, medizinische Verfahren zu protokollieren – etwa ob eine Blutprobe entnommen oder der Herzschlag eines Neugeborenen gehört wurde –, übersah sie weitgehend die menschliche Erfahrung. Fragen darüber, wie eine Frau behandelt wurde, ob sie sich respektiert fühlte oder ob die Einrichtung sauber war, fehlten entweder ganz oder waren nur teilweise repräsentiert. Die Umfrage versäumte es zudem, viele strukturelle Probleme zu erfassen, die die Frauen als lebenswichtig erachteten, wie etwa die Angemessenheit der Gebäudestruktur oder die Verfügbarkeit notwendiger medizinischer Ausrüstung.

Unbeeindruckt von diesen Lücken entwickelten die Forscher einen neuen Score, einen zusammengesetzten Index, indem sie nur jene Teile der Umfrage verwendeten, die mit den Ansichten der Frauen übereinstimmten. Sie nahmen die neunundzwanzig Umfragefragen, die den Kategorien der Frauen entsprachen, und kombinierten sie zu einer einzigen Zahl. Entscheidend war dabei, dass sie nicht jede Frage als gleich wichtig behandelten. Stattdessen gewichteten sie die Fragen basierend darauf, wie stark die Frauen in der ursprünglichen Studie angaben, dass diese Faktoren die Qualität der Versorgung beeinflussen. Eine Kategorie wie „medizinische Versorgung vor, während und nach der Geburt“ erhielt ein hohes Gewicht, da die Frauen dies als zentral für ihre Sicherheit ansahen, während andere Faktoren weniger Gewicht erhielten. Dies schuf einen „Index aus Sicht der Frauen“, der die Prioritäten der Mütter selbst widerspiegelte und nicht die Prioritäten der Statistiker.

Als die Forscher diesen neuen Index mit der herkömmlichen Art der Qualitätsmessung verglichen, erhielten sie ein überraschendes Ergebnis. Auf nationaler Ebene waren die Durchschnittswerte nahezu identisch. Beide Methoden deuteten darauf hin, dass Frauen im Durchschnitt etwa drei Viertel der messbaren Versorgungskomponenten erhielten. Die Geschichte änderte sich jedoch, als sie sich einzelne Frauen ansah. Die beiden Methoden stimmten sich nicht darüber ein, wer eine gute Versorgung erhielt und wer nicht. Der konventionelle Index und der Index aus Sicht der Frauen ordneten die Frauen unterschiedlich ein, wobei nur eine moderate Übereinstimmung bestand. Das bedeutete, dass eine Frau nach der Standardmethode als jemand mit schlechter Versorgung eingestuft werden konnte, der nach der Methode der Frauen jedoch eine gute Versorgung erhielt, oder umgekehrt. Der Unterschied war bei den am stärksten gefährdeten Frauen am ausgeprägtesten. Frauen ohne Bildung und jene aus den ärmsten Haushalten zeigten die größten Abweichungen zwischen den beiden Scores. Für diese Frauen änderte die Wahl des Messwerkzeugs das Bild der Versorgung, die sie erhielten, was darauf hindeutet, dass Standardumfragen die spezifischen Probleme der am stärksten marginalisierten Gruppen möglicherweise übersehen.

Die Studie testete auch, ob die Ergebnisse stabil blieben, wenn die Forscher die Art und Weise änderten, wie sie die Daten kombinierten. Sie versuchten, die Fragen gleichmäßig zu gewichten, wie es oft üblich ist, und nutzten eine statistische Methode, um Muster in den Daten zu finden. Die Durchschnittswerte blieben stabil und bewegten sich zwischen 0,71 und 0,80, was darauf hindeutet, dass das allgemeine Niveau der Qualität robust gegenüber der verwendeten mathematischen Methode ist. Die Rangfolge der einzelnen Frauen verschob sich jedoch weiterhin, was zeigt, dass die Gewichtung der Fragen durchaus eine Rolle spielt, wenn es darum geht, zu identifizieren, wer zurückgelassen wird. Der partizipative Ansatz, der die eigenen Gewichtungen der Frauen nutzte, erfasste eine etwas andere Realität als die Standardansätze – eine, die sensibler für die spezifischen Dimensionen der Versorgung war, die Frauen wertschätzen.

Die Ergebnisse legen nahe, dass aktuelle nationale Erhebungen zwar nützlich, aber unvollständig sind. Sie sind wie eine Kamera, die nur auf die technischen Aspekte einer Szene fokussiert ist und dabei die menschlichen Gesichter verschwimmen lässt. Die Forscher kamen zu dem Schluss, dass wir, um die mütterliche Versorgung wirklich zu verbessern, nicht nur die Art und Weise anpassen können, wie wir die bestehenden Zahlen kombinieren. Wir müssen ändern, was wir überhaupt fragen. Die Umfragen müssen Fragen über die Art der Aufnahme durch das Personal, die Sauberkeit der Einrichtungen und den Respekt der Mitarbeiter enthalten. Bis die Datenerhebungsinstrumente überarbeitet werden, um diese menschlichen Elemente einzubeziehen, wird das Bild der Qualität der mütterlichen Versorgung verzerrt bleiben und potenziell genau die Ungleichheiten verborgen halten, die adressiert werden müssten. Der Weg nach vorn ist klar: Um Qualität so zu messen, wie sie erlebt wird, müssen wir den Frauen zuhören, die sie leben, und unsere Umfragen anschließend so aufbauen, dass sie deren Stimmen widerspiegeln.