Why Do Women Go Along with This Stuff?
Notice bibliographique
Résumé
PREFACE: Normal childbirth has become jeopardized by inexorably rising interventions around the world. In many countries and settings, cesarean surgery, labor induction, and epidural analgesia continue to increase beyond all precedent, and without convincing evidence that these actions result in improved outcomes (1,2). Use of electronic fetal monitoring is endemic, despite evidence of its ineffectiveness and consequences for most parturients (1,3); ultrasound examinations are too often done unnecessarily, redundantly, or for frivolous rather than indicated reasons (4); episiotomies are still routine in many settings despite clear evidence that this surgery results in more harm than good (5); and medical procedures, unphysiological positions, pubic shaving and enemas, intravenous lines, enforced fasting, drugs, and early mother-infant separation are used unnecessarily (1). Clinicians write and talk about the ideal of evidence-based obstetrics, but do not practice it consistently, if at all. Why do women go along with this stuff? In this Roundtable Discussion, Part 1, we asked some maternity care professionals and advocates to discuss this question.
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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 | 0,007 | 0,032 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,011 |
| Communication savante | 0,003 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,024 | 0,024 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,003 |
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 ».