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Enregistrement W3088707515 · doi:10.18865/ed.30.4.533

“Just Because You Have Ears Doesn’t Mean You Can Hear”—Perception of Racial-Ethnic Discrimination During Childbirth

2020· article· en· W3088707515 sur OpenAlexaff
Teresa Janević, Naissa Piverger, Omara Afzal, Elizabeth A. Howell

Notice bibliographique

RevueEthnicity & Disease · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMaternal and Perinatal Health Interventions
Établissements canadiensWomen's Health Research Institute
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEthnic groupChildbirthPerceptionPsychologyHealth careMedicineRace (biology)Gender studiesPregnancySociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Black and Latina women in New York City are twice as likely to experience a potentially life-threatening morbidity during childbirth than White women. Health care quality is thought to play a role in this stark disparity, and patient-provider communication is one aspect of health care quality targeted for improvement. Perceived health care discrimination may influence patient-provider communication but has not been adequately explored during the birth hospitalization. Purpose: Our objective was to investigate the impact of perceived racial-ethnic discrimination on patient-provider communication among Black and Latina women giving birth in a hospital setting. Methods: We conducted four focus groups of Black and Latina women (n=27) who gave birth in the past year at a large hospital in New York City. Moderators of concordant race/ethnicity asked a series of questions on the women's experiences and interactions with health care providers during their birth hospitalizations. One group was conducted in Spanish. We used an integrative analytic approach. We used the behavioral model for vulnerable populations adapted for critical race theory as a starting conceptual model. Two analysts deductively coded transcripts for emergent themes, using constant comparison method to reconcile and refine code structure. Codes were categorized into themes and assigned to conceptual model categories. Results: Predisposing patient factors in our conceptual model were intersectional identities (eg, immigrant/Latina or Black/Medicaid recipient), race consciousness ("…as a woman of color, if I am not assertive, if I am not willing to ask, then they will not make an effort to answer"), and socially assigned race (eg, "what you look like, how you talk"). We classified themes of differential treatment as impeding factors, which included factors overlooked in previous research, such as perceived differential treatment due to the relationship with the infant's father and room assignment. Themes for differential treatment co-occurred with negative provider communication attributes (eg, impersonal, judgmental) or experience (eg, not listened to, given low priority, preferences not respected). Conclusions: Perceived racial-ethnic discrimination during childbirth influences patient-provider communication and is an important and potentially modifiable aspect of the patient experience. Interventions to reduce obstetric health care disparities should address perceived discrimination, both from the provider and patient perspectives.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,509
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,070
Tête enseignante GPT0,360
Écart entre enseignants0,290 · 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.

Devis d'étudeObservationnel
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

Citations80
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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