MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3154349132 · doi:10.1177/01939459211010192

When Fear Surrounding Childbirth Leads Women to Request a Planned Cesarean Birth

2021· article· en· W3154349132 sur OpenAlexaff
Janet Bryanton, Cheryl Tatano Beck, Stephanie Morrison

Notice bibliographique

RevueWestern Journal of Nursing Research · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMaternal and Perinatal Health Interventions
Établissements canadiensUniversity of Prince Edward Island
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésChildbirthObstetricsMedicinePregnancyCesarean deliveryPsychologyNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Fear surrounding childbirth requires a more in-depth understanding from women's perspectives, especially those who request a planned cesarean due to that fear. Therefore, we explored primiparous and multiparous women's lived experiences of fear surrounding childbirth in relation to their decision to request a planned cesarean birth. We used Colaizzi's (1978) phenomenological method to interview 16 women from 4 provinces and to analyze the data. Women expressed numerous fears and most experienced more than one fear. Most feared their baby/babies being injured or dying during childbirth or developing complications themselves. Others feared experiencing a traumatic birth. Women described numerous emotional and physical manifestations of fear, and all believed that a planned cesarean birth would provide more control over the birth process. For some, the birth of their healthy baby/babies began a healing process, whereas others noted that their fear subsided or resolved upon confirmation that they would have a planned cesarean.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,216
Score d'incertitude au seuil0,708

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,138
Tête enseignante GPT0,466
Écart entre enseignants0,328 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations10
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueWestern Journal of Nursing ResearchMême sujetMaternal and Perinatal Health InterventionsTravaux en français237 207