Immigrant and non-immigrant women’s experiences of maternity care: a systematic and comparative review of studies in five countries
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Understanding immigrant women's experiences of maternity care is critical if receiving country care systems are to respond appropriately to increasing global migration. This systematic review aimed to compare what we know about immigrant and non-immigrant women's experiences of maternity care. METHODS: Medline, CINAHL, Health Star, Embase and PsychInfo were searched for the period 1989-2012. First, we retrieved population-based studies of women's experiences of maternity care (n = 12). For countries with identified population studies, studies focused specifically on immigrant women's experiences of care were also retrieved (n = 22). For all included studies, we extracted available data on experiences of care and undertook a descriptive comparison. RESULTS: What immigrant and non-immigrant women want from maternity care proved similar: safe, high quality, attentive and individualised care, with adequate information and support. Immigrant women were less positive about their care than non-immigrant women. Communication problems and lack of familiarity with care systems impacted negatively on immigrant women's experiences, as did perceptions of discrimination and care which was not kind or respectful. CONCLUSION: Few differences were found in what immigrant and non-immigrant women want from maternity care. The challenge for health systems is to address the barriers immigrant women face by improving communication, increasing women's understanding of care provision and reducing discrimination.
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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 | 0,010 | 0,033 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,020 | 0,023 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| 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 ».