Patient Involvement in Safe Delivery: A Qualitative Study
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Patient involvement in safe delivery planning is considered important yet not widely practiced. The present study aimed at identifythe factors that affect patient involvementin safe delivery, as recommended by parturient women. METHODS: This study was part of a qualitative research conducted by content analysis method and purposive sampling in 2013.The data were collected through 63 semi-structured interviews in4 hospitalsand analyzed using thematic content analysis. The participants in this research were women before discharge and after delivery. Findings were analyzed using Colaizzi's method. RESULTS: Four categories of factors that could affect patient involvement in safe delivery emerged from our analysis: patient-related (true and false beliefs, literacy, privacy, respect for patient), illness-related (pain, type of delivery, patient safety incidents), health care professional-relatedand task-related factors (behavior, monitoring &training), health care setting-related (financial aspects, facilities). CONCLUSION: More research is needed to explore the factors affecting the participation of mothers. It is therefore, recommended to: 1) take notice of mother education, their husbands, midwives and specialists; 2) provide pregnant women with insurance coverage from the outset of pregnancy, especially during prenatal period; 3) form a labor pain committee consisting of midwives, obstetricians, and anesthesiologists in order to identify the preferred painless labor methods based on the existing facilities and conditions, 4) carry out research on observing patients' privacy and dignity; 5) pay more attention on the factors affecting cesarean.
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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 | 0,018 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,006 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».