How Women Evaluate Birth Challenges: Analysis of Web-Based Birth Stories
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Birth stories provide an intimate glimpse into women's birth experiences in their own words. Understanding the emotions elicited in women by certain types of behaviors during labor and delivery could help those in the health care community provide better emotional care for women in labor. OBJECTIVE: The aim of this study was to understand which supportive reactions and behaviors contributed to negative or positive emotions among women with regard to their labor and delivery experience. METHODS: We sampled 10 women's stories from a popular blog that described births that strayed from the plan. Overall, 90 challenging events that occurred during labor and delivery were identified. Each challenge had an emotionally positive, negative, or neutral evaluation by the woman. We classified supportive and unsupportive behaviors in response to these challenges and examined their association with the woman's emotional appraisal of the challenges. RESULTS: Overall, 4 types of behaviors were identified: informational inclusion, decisional inclusion (mostly by health care providers), practical support, and emotional support (mostly by partners). Supportive reactions were not associated with emotional appraisal; however, unsupportive reactions were associated with women appraising the challenge negatively (Fisher exact test, P=.02). CONCLUSIONS: Although supportive behaviors did not elicit any particular emotion, unsupportive behaviors did cause women to view challenges negatively. It is worthwhile conducting a larger scale investigation to observe what happens when patients express their needs, particularly when challenges present themselves during labor, and health care professionals strive to cater to them.
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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 | 0,002 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».