Fear, Risk, and the Responsible Choice: Risk Narratives and Lowering the Rate of Caesarean Sections in High-income Countries
Notice bibliographique
Résumé
In Canada, as elsewhere in the world, caesarean sections are the most common surgical procedure performed in hospitals annually. Recent national statistics indicate 28% of infants in Canada are born by c-section while in the United States that number rises to 33%. This is despite World Health Organization recommendations that at a population level only 10-15% of births warrant this form of medical intervention. This trend has become cause for concern in recent decades due to the short and long-term health risks to pregnant women and infants, as well as the financial burden it places on public health care systems. Others warn this trend may result in a collective loss of cultural knowledge of a normal physiological process and, in the process, establish a new "normal" childbirth. Despite a range of interventions to curb c-section rates-enhanced prenatal care and innovation in pregnancy monitoring, change in hospital level policies, procedures and protocols, as well as public education campaigns-they remain stubbornly resistant to stabilization, let alone, reduction in high-income countries. We explore-through a review of the academic and grey literature-the role of cultural and social narratives around risk, and the responsibilization of the pregnant woman and the medical practitioner in creating this kind of resistance to intervention today.
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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 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,014 |
| Communication savante | 0,006 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| 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 ».