A Discrete Choice Experiment on Women’s Preferences for Water Immersion During Labor and Birth: Identification, Refinement and Selection of Attributes and Levels
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To identify attributes (i.e., characteristics describing a scenario) and levels (i.e., each characteristic may be defined by a different level) that would be included in a discrete choice experiment (DCE) questionnaire to evaluate women's preferences for water immersion during labor and birth. METHODS: A mixed-method approach, combining systematic reviews of the literature and patient focus groups to identify attributes and levels explaining women's preferences. After the focus groups, preference exercises were conducted and led to the creation of the questionnaire, including the DCE. A qualitative validation of the questionnaire was conducted with women from the focus groups and with medical experts. RESULTS: The literature reviews provided 26 attributes to be considered for childbirth in water, and focus groups identified 14 additional attributes. From these 40 attributes, preference exercises allowed us to select four for the DCE, in addition to the birth mode. Labor duration was also included, even if it was not well ranked, as it is the main clinical outcome in the literature. Validation with experts and women did not change the choice of attributes but slightly changed the levels selected. The final six attributes were: birth mode, duration of the labor phase, pain sensation, risk of severe tears in the perineum during the expulsion of the newborn, risk of death of the newborn, and general condition of the newborn (Apgar) score at 5 minutes. CONCLUSION: This study allowed us to detail all the stages for the design of a DCE questionnaire. To date, this is the first study of this kind in the context of women's preferences for water immersion during labor and birth.
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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 | 0,027 | 0,051 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,001 |
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 ».