The Giving Voice to Mothers study: inequity and mistreatment during pregnancy and childbirth in the United States
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Recently WHO researchers described seven dimensions of mistreatment in maternity care that have adverse impacts on quality and safety. Applying the WHO framework for quality care, service users partnered with NGOs, clinicians, and researchers, to design and conduct the Giving Voice to Mothers (GVtM)-US study. METHODS: Our multi-stakeholder team distributed an online cross-sectional survey to capture lived experiences of maternity care in diverse populations. Patient-designed items included indicators of verbal and physical abuse, autonomy, discrimination, failure to meet professional standards of care, poor rapport with providers, and poor conditions in the health system. We quantified the prevalence of mistreatment by race, socio-demographics, mode of birth, place of birth, and context of care, and describe the intersectional relationships between these variables. RESULTS: Of eligible participants (n = 2700), 2138 completed all sections of the survey. One in six women (17.3%) reported experiencing one or more types of mistreatment such as: loss of autonomy; being shouted at, scolded, or threatened; and being ignored, refused, or receiving no response to requests for help. Context of care (e.g. mode of birth; transfer; difference of opinion) correlated with increased reports of mistreatment. Experiences of mistreatment differed significantly by place of birth: 5.1% of women who gave birth at home versus 28.1% of women who gave birth at the hospital. Factors associated with a lower likelihood of mistreatment included having a vaginal birth, a community birth, a midwife, and being white, multiparous, and older than 30 years. Rates of mistreatment for women of colour were consistently higher even when examining interactions between race and other maternal characteristics. For example, 27.2% of women of colour with low SES reported any mistreatment versus 18.7% of white women with low SES. Regardless of maternal race, having a partner who was Black also increased reported mistreatment. CONCLUSION: This is the first study to use indicators developed by service users to describe mistreatment in childbirth in the US. Our findings suggest that mistreatment is experienced more frequently by women of colour, when birth occurs in hospitals, and among those with social, economic or health challenges. Mistreatment is exacerbated by unexpected obstetric interventions, and by patient-provider disagreements.
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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 | 0,003 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».