Ginecologia e Obstetrícia

Ginecologia e Obstetrícia
Acesso livre

ISSN: 2161-0932

Abstrato

Prevalência de infertilidade e aceitabilidade da tecnologia de reprodução assistida entre mulheres que frequentam clínicas de ginecologia em instituições terciárias no sudoeste da Nigéria

Olugbenga Bello Adenike I, Adebimpe Wasiu O, Olarewaju Sunday O, Babatunde Olaniyan A e Oke Olufemi S

Este estudo tem como objetivo avaliar o nível de conhecimento e perceção da Tecnologia de Reprodução Assistida entre as mulheres que frequentam clínicas de fertilidade no estado de Osun, no sudoeste da Nigéria. Um total de 257 mulheres que frequentam clínicas de ginecologia em hospitais universitários do estado de Osun (Hospitais Universitários LAUTECH e OAU) foram recrutadas através de uma técnica de amostragem sistemática, utilizando um questionário pré-testado, semiestruturado, administrado por entrevistador.

Apenas 46% dos inquiridos tinham conhecimento da TARV. Cerca de 73,5% dos que tinham conhecimento optariam por isso. Trinta e cinco vírgula seis por cento dos que rejeitaram a fertilização in vitro alegaram que o custo era elevado, 31,1% deles acreditavam que só Deus dá bebés enquanto 18,9% eram da opinião que o procedimento poderia falhar. 25,6% acreditavam que os bebés ART são bebés artificiais. Apenas 24,3% sabiam onde os serviços eram oferecidos, enquanto 16,5% sabiam apenas o custo. 192(76,8%) têm uma atitude positiva em relação à TARV. A duração da infertilidade, o casamento e o elevado nível de escolaridade foram os preditores do conhecimento da TARV, do apoio à TARV e da opção pela TARV como solução para o problema da infertilidade.

Verificou-se um baixo conhecimento sobre a TARV e o nível de escolaridade influenciou o nível de conhecimento. É necessário envidar mais esforços para difundir o conhecimento sobre a fertilização in vitro nos países em desenvolvimento, como a Nigéria. Devem ser feitos esforços para tornar o procedimento mais barato e acessível.

Isenção de responsabilidade: Este resumo foi traduzido com recurso a ferramentas de inteligência artificial e ainda não foi revisto ou verificado.
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