Ottawa prenatal educator e-survey: Experiences and perceptions of public health nurses and allied childbirth educators
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Prenatal education provides opportunities for health promotion of healthy behaviors and risk reduction. Quality and coherence with prenatal health promotion best practices depend on an individual class instructor. The objective of our study was to document the experiences, practices, and perceptions of our diverse Ottawa, Canada community of prenatal educators. MATERIALS AND METHODS: In this quantitative, mixed methods e-survey conducted in Ottawa, Canada, prenatal educators were asked to describe their prenatal class settings, delivery formats, content, perceptions of pregnant women, and recommendations. Data were analyzed by descriptive statistics and thematic content analysis. RESULTS: Respondents included public health nurses and a diverse group of "allied childbirth educators" (ACE). Topics related to pregnancy, labor, and postpartum issues were well addressed; however, established and emerging risks to pregnancy were omitted. Nurses were more likely to discuss lifestyle risks to pregnancy and general prenatal health promotion, whereas ACE respondents emphasized informed consent and individualized counseling. Women marginalized by social exclusion including Indigenous women, immigrants, and women with disabilities were perceived as missing from prenatal educational settings. CONCLUSIONS: Heterogeneity of prenatal education provides opportunities for collaboration; however, established and emerging risk factors to pregnancy are neglected topics. Addressing the needs of diverse communities of pregnant women requires timely, evidence-based, inclusive, and culturally safe delivery of prenatal health promotion.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».