Barriers and facilitators to birth without epidural in a tertiary obstetric referral center: Perspectives of health care professionals and patients
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Epidural rates are high in tertiary obstetric referral centers, even though many patients in tertiary settings might not want or need epidural analgesia. Epidural rates are influenced by factors including labor support and routine medical intervention. This study aimed to identify barriers and facilitators to birth without epidural in a Canadian tertiary center, from the perspectives of doctors, nurses, and patients. METHODS: In this qualitative exploratory study, individual, semi-structured interviews were conducted in 2016 with 5 doctors, 5 nurses, and 4 patients who intended to birth without epidural. Interviews were audio-recorded, transcribed, and analyzed using inductive qualitative thematic analysis. RESULTS: Several contextual factors in the tertiary center facilitated or were barriers to birth without epidural. The following themes emerged: (1) differing perceptions of pain, (2) being ready for things to go wrong, (3) labor support is more labor intensive, and (4) having insufficient resources for birth without epidural. CONCLUSIONS: Reconciling patient birth goals with staff focus on patient safety is challenging in the tertiary context. Discrepancies between health care professional and patient attitudes about childbirth pain may influence decision-making about epidural use. Maintaining labor support skills is challenging for health care professionals who have limited exposure to birth without epidural. There is a need to allocate dedicated resources to better support birth without epidural. Specifically, support could be improved through the implementation of guidelines for assessment and management of labor pain, provision of a variety of pain management options, and labor support training for health care professionals.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».