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Enregistrement W3027727468 · doi:10.1186/s12874-020-00998-w

Fuzzy cognitive mapping and soft models of indigenous knowledge on maternal health in Guerrero, Mexico

2020· article· en· W3027727468 sur OpenAlexafffund
Iván Sarmiento, Sergio Paredes‐Solís, David Loutfi, Anna Dion, Anne Cockcroft, Neil Andersson

Notice bibliographique

RevueBMC Medical Research Methodology · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueCognitive Science and Mapping
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesConsejo Nacional de Ciencia y TecnologíaFundación CeiBAFaculty of Medicine, McGill University
Mots-clésIndigenousMental healthThematic analysisEthnic groupMedicineHealth careAngerCognitionPsychologyClinical psychologyPsychiatryQualitative researchSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Effective health care requires services that are responsive to local needs and contexts. Achieving this in indigenous settings implies communication between traditional and conventional medicine perspectives. Adequate interaction is especially relevant for maternal health because cultural practices have a notable role during pregnancy, childbirth and the postpartum period. Our work with indigenous communities in the Mexican state of Guerrero used fuzzy cognitive mapping to identify actionable factors for maternal health from the perspective of traditional midwives. METHODS: We worked with twenty-nine indigenous women and men whose communities recognized them as traditional midwives. A group session for each ethnicity explored risks and protective factors for maternal health among the Me'phaa and Nancue ñomndaa midwives. Participants mapped factors associated with maternal health and weighted the influence of each factor on others. Transitive closure summarized the overall influence of each node with all other factors in the map. Using categories set in discussions with the midwives, the authors condensed the relationships with thematic analysis. The composite map combined categories in the Me'phaa and the Nancue ñomndaa maps. RESULTS: Traditional midwives in this setting attend to pregnant women's physical, mental, and spiritual conditions and the corresponding conditions of their offspring and family. The maps described a complex web of cultural interpretations of disease - "frío" (cold or coldness of the womb), "espanto" (fright), and "coraje" (anger) - abandonment of traditional practices of self-care, women's mental health, and gender violence as influential risk factors. Protective factors included increased male involvement in maternal health (having a caring, working, and loving husband), receiving support from traditional healers, following protective rituals, and better nutrition. CONCLUSIONS: The maps offer a visual language to present and to discuss indigenous knowledge and to incorporate participant voices into research and decision making. Factors with higher perceived influence in the eyes of the indigenous groups could be a starting point for additional research. Contrasting these maps with other stakeholder views can inform theories of change and support co-design of culturally appropriate interventions.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,075
Score d'incertitude au seuil0,148

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0020,003
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,591
Tête enseignante GPT0,519
Écart entre enseignants0,072 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations43
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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