Risk Assessment and Risk Distortion: Finding the Balance
Notice bibliographique
Résumé
Pregnancy and birth have been conceptualized as medically problematic, with all pregnant women considered at risk and in need of medical monitoring. Universal application of risk scoring and surveillance as preemptive strategies in an effort to reduce risk is now standard obstetric practice. Labeling women "high risk" can result in more unnecessary interventions and have negative psychologic sequelae. When perceived pregnancy risk is out of proportion to the real risk, and when risk management procedures are applied to all women with benefit for only a few, the use of technology in caring for pregnant women becomes normalized. A learned reliance on technology can diminish women's own authoritative knowledge of pregnancy and birth. This may also have the unintended consequence of contributing to birth fear, a phenomena becoming more widely recognized. Health care provider-patient communication about pregnancy risk can be presented in a manner that encourages informed compliance rather than informed choice. Evidence-based risk assessment is essential to providing optimal prenatal care. Using tools such as the Paling Palette can help health care providers present balanced and readily understood information about risk.
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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 | 0,125 | 0,298 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,072 |
| Communication savante | 0,021 | 0,042 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,016 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,013 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».