Too Posh To Push? Comparative perspectives on maternal request caesarean sections in Canada, the US, the UK and Finland
Notice bibliographique
Résumé
Purpose – This chapter critically examines the purportedly growing phenomenon of Maternal Request Caesarean Sections (MRCS) and its relative contribution to the rising caesarean section (CS) rates.Methodology – We apply a decentred comparative methodological approach to this problem by drawing upon and comparatively examining empirical data from Canada, the US, the UK and Finland.Findings – We find that the general argument that has emerged within the obstetric community, evidenced in particular by a recent “State of the Science” conference, is that the reduced risks and benefits of MRCS are evenly balanced, thus ethically it could be seen as a valid choice for women. This approach, taken in particular in the North American context, negates the problematic nature of accurately measuring, and therefore assessing the importance of maternal request in addressing rising CS rates. Moreover, although some of the blame for rising CS rates has focused on MRCS, we argue that it has a relatively minor influence on rising rates. We show instead how rising CS rates can more appropriately be attributed to obstetrical policies and practices.Originality – In presenting this argument, we challenge some of the prevailing notions of consumerism in maternity care and its influence on the practice patterns of maternity care professionals.Practical implications – Our argument also calls into question how successful efforts to address MRCS will be in reducing CS rates given its relatively minor influence.
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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 | 0,005 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,015 | 0,011 |
| Communication savante | 0,007 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».