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Enregistrement W3104149682

Navigating early pregnancy loss within Ontario's healthcare system: A qualitative exploratory study of the experiences of midwifery clients and midwives

2020· dissertation· en· W3104149682 sur OpenAlexaboutno aff
Angela Freeman

Notice bibliographique

RevueUWSpace (University of Waterloo) · 2020
Typedissertation
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueGrief, Bereavement, and Mental Health
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésObstetricsExploratory researchQualitative researchHealth careNursingMedicinePregnancySociologyPolitical science
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Miscarriage occurs in approximately 25% of all pregnancies. About 80% of all pregnancy losses occur in the first trimester. Patient experiences of seeking and receiving healthcare for early pregnancy loss can have long-term implications on their well-being. While individuals often present to emergency departments (ED) with early pregnancy loss symptoms, evidence suggests patient needs are not being met within this setting. There is a dearth of research on women’s experiences utilizing the midwifery care as an option for early pregnancy loss. \nResearch Questions: This exploratory qualitative study examines two primary research questions: (1) What are the experiences of Ontario midwifery clients accessing and receiving healthcare in cases of early pregnancy loss (EPL); and (2) What are the experiences of midwives in providing early pregnancy loss care for their clients? The overall objective of this study is to understand how the healthcare-related experiences can be improved in cases of early pregnancy loss. \nMethods: Semi-structured qualitative interviews were conducted with midwifery clients (n=14) and midwives (n=10). Two analytic approaches were taken for the analysis of participant interview data: healthcare journey mapping and thematic network techniques. \nFindings: Both the healthcare trajectories and experiences of clients accessing and receiving midwifery care for early pregnancy loss varied considerably. Four main themes were identified as the aspects of midwifery care that made the biggest differences on clients’ experiences of receiving care for early pregnancy loss: (1) Accessing care for early pregnancy loss, (2) Continuity and following-through, (3) Compassionate and supportive care, and (4) Knowledge, information and choice. Overall, the findings suggest clients benefit from compassionate, individualized support during their early pregnancy loss. Midwives’ experiences constraints related to their workload, clinic culture, local resources available, and compensation model that impacted their ability to respond to clients’ needs and expectations. \nConclusion: Interventions to improve client care should look beyond client-provider interactions and consider ways to improve midwives’ experiences and their ability to meet their client needs. Furthermore, to improve women’s experiences, a more coordinated, patient-centered response at a systems level is needed. As this is the first study to examine the midwifery model of care for early pregnancy loss, findings from this study contribute to recommendations for practice, policy, and research.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
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: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,313
Score d'incertitude au seuil0,630

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0160,009
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0020,005
Intégrité de la recherche0,0010,002
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 Opus0,040
Tête enseignante GPT0,320
Écart entre enseignants0,280 · 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

Citations0
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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