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Enregistrement W3108161948 · doi:10.2196/21443

Risk Perception of Health Professionals in Intrapartum Care Decisions: Protocol for a Mixed Methods Study

2020· article· en· W3108161948 sur OpenAlexvenueno aff
Nina Peterwerth, Margareta Halek, Sabrina Tulka, Rainhild Schäfers

Notice bibliographique

RevueJMIR Research Protocols · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMaternal and Perinatal Health Interventions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFocus groupRisk perceptionMedicineQualitative researchPsychological interventionHealth careNursingPerceptionChildbirthExploratory researchFamily medicinePsychologyPregnancy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Risk perception plays an important role in decision-making processes. Differences in obstetric intervention rates suggest that, in addition to medical indications, the risk perception of obstetric health professionals might have a major influence on their decision-making process during childbirth. Although studies have investigated whether risk perception affects the role of midwifery or influences decision making during childbirth, little is known about what obstetric health professionals actually perceive as risk or risky situations and whether different risk perceptions lead to more interventions during intrapartum care. OBJECTIVE: The objective of this study is to understand the association of risk perception and the decision-making processes of obstetric health professionals (midwives and obstetricians) in Germany during intrapartum care. The study has 3 specific aims: (1) gain insight into what obstetric health professionals perceive as risk in the German clinical setting, (2) assess the extent to which personal and systemic factors have an impact on obstetric health professionals' risk perception, and (3) investigate whether different perceptions of risk are associated with different decisions being made by obstetric health professionals. METHODS: This is an exploratory sequential mixed methods study with 2 phases, a qualitative followed by a quantitative phase. In the first phase, qualitative data are collected and analyzed by conducting focus group discussions and applying qualitative content analysis to address aim 1. In the second phase, for aims 2 and 3 and to help explain the qualitative results, quantitative data are collected and analyzed by conducting an observational study using case vignettes within a survey constructed on the basis of the qualitative results. RESULTS: Enrollment in the first (qualitative) phase began in July 2019, and data collection and analysis have been completed. The second (quantitative) phase is currently planned, and data collection is expected to start in December 2020. First results of the qualitative phase are expected to be submitted for publication in 2020, with completion of the second phase scheduled for 2021. CONCLUSIONS: This mixed methods study will examine the perception of risk and its association with the decision-making processes of obstetric health professionals during their care of women in childbirth. The rationale for this approach is that the qualitative data and their analysis explore participants' views in more depth, while the quantitative data will help to provide and explore a general understanding of the research problem. The results are expected to be relevant to health care professionals, policymakers, and educational institutions in order to minimize underuse, overuse, and misuse of interventions during intrapartum care. TRIAL REGISTRATION: German Clinical Trials Register DRKS00017172; https://tinyurl.com/y2zoowkx. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): DERR1-10.2196/21443.

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)0,071
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,059
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: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,071
Score d'incertitude au seuil0,378

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0710,059
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0040,003
Méta-épidémiologie (sens large)0,0050,005
Bibliométrie0,0040,005
Études des sciences et des technologies0,0050,003
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0030,003
Intégrité de la recherche0,0060,007
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0610,012

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 Opus0,572
Tête enseignante GPT0,727
Écart entre enseignants0,155 · 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
GenreProtocole

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations7
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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