Socioethical issues in Hospital Birth: Troubling Tales from a Canadian Sample
Notice bibliographique
Résumé
Prior to the writing of this article, a small qualitative Canadian study surveyed prenatal counseling in a hospital setting; through that study, unexpected and disturbing narratives emerged from participants about their labors and deliveries. The absence of prenatal counseling and consent, in some cases, led to psychosocial trauma, perpetuated by false assumptions participants made about the safety of hospital birth. These were findings in a university-college-educated sample that had unique access to excellent health care through a wide variety of quality university teaching hospitals. This sample demonstrated alarming gaps in knowledge about the realities of hospital birth and, more generally, prenatal care in a hospital setting. This article focuses on these hospital birth narratives and discusses them in a sociological and ethical context. The findings point to further study in urban U.S. settings, with a larger, more diversely educated sample, to determine whether these findings are unique to the Canadian health-care system, unique to a more educated sample of women, or more universal, pointing to a broader need for obstetrical care reform.
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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 | 0,011 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,068 | 0,023 |
| Communication savante | 0,008 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,007 |
| 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 ».