Assessing quality of maternity care in Hungary: expert validation and testing of the mother-centered prenatal care (MCPC) survey instrument
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Instruments to assess quality of maternity care in Central and Eastern European (CEE) region are scarce, despite reports of poor doctor-patient communication, non-evidence-based care, and informal cash payments. We validated and tested an online questionnaire to study maternity care experiences among Hungarian women. METHODS: Following literature review, we collated validated items and scales from two previous English-language surveys and adapted them to the Hungarian context. An expert panel assessed items for clarity and relevance on a 4-point ordinal scale. We calculated item-level Content Validation Index (CVI) scores. We designed 9 new items concerning informal cash payments, as well as 7 new "model of care" categories based on mode of payment. The final questionnaire (N = 111 items) was tested in two samples of Hungarian women, representative (N = 600) and convenience (N = 657). We conducted bivariate analysis and thematic analysis of open-ended responses. RESULTS: Experts rated pre-existing English-language items as clear and relevant to Hungarian women's maternity care experiences with an average CVI for included questions of 0.97. Significant differences emerged across the model of care categories in terms of informal payments, informed consent practices, and women's perceptions of autonomy. Thematic analysis (N = 1015) of women's responses identified 13 priority areas of the maternity care experience, 9 of which were addressed by the questionnaire. CONCLUSIONS: We developed and validated a comprehensive questionnaire that can be used to evaluate respectful maternity care, evidence-based practice, and informal cash payments in CEE region and beyond.
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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 | 0,017 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».