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Enregistrement W2796986042 · doi:10.1177/1049732318765720

Rural Postpartum Women With Substance Use Disorders

2018· article· en· W2796986042 sur OpenAlexaff
Debra Kramlich, Rebecca Kronk, Lenora Marcellus, Alison M. Colbert, Karen Jakub

Notice bibliographique

RevueQualitative Health Research · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePrenatal Substance Exposure Effects
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEmpathyAddictionService providerOpioid use disorderNursingSubstance usePsychologyRural areaMedicinePsychiatryService (business)BusinessOpioid

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The incidence of perinatal opioid use and neonatal withdrawal continues to rise rapidly in the face of the growing opioid addiction epidemic in the United States, with rural areas more severely affected. Despite decades of research and development of practice guidelines, maternal and neonatal outcomes have not improved substantially. This focused ethnography sought to understand the experience of accessing care necessary for substance use disorder recovery, pregnancy, and parenting. Personal accounts of 13 rural women, supplemented by participant observation and media artifacts, uncovered three domains with underlying themes: challenges of getting treatment and care (service availability, distance/geographic location, transportation, provider collaboration/coordination, physical and emotional safety), opportunities to bond (proximity, information), and importance of relationships (respect, empathy, familiarity, inclusion, interactions with care providers). Findings highlight the need for providers and policy makers to reduce barriers to treatment and care related to logistics, stigma, judgment, and lack of understanding of perinatal addiction.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,593
Score d'incertitude au seuil0,651

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,180
Tête enseignante GPT0,500
Écart entre enseignants0,320 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations62
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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