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Enregistrement W3209413912 · doi:10.1177/08445621211052141

Canadian Women's Experience of Postnatal Care: A Mixed Method Study

2021· article· en· W3209413912 sur OpenAlexafffundvenueabout
Justine Dol, Brianna Hughes, Gail Tomblin Murphy, Megan Aston, Douglas McMillan, Marsha Campbell‐Yeo

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Nursing Research · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMaternal Mental Health During Pregnancy and Postpartum
Établissements canadiensIzaak Walton Killam Health CentreNova Scotia Health AuthorityDalhousie University
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésMedicineComputer sciencePsychologyObstetrics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The postnatal period remains unstandardized in terms of care and postnatal visits with a dearth of information on the experience from Canadian women. PURPOSE: To explore (1) with whom and how often women receive postnatal follow-up visits and (2) the postnatal care experiences of Canadian mothers. METHODS: Using a cross-sectional design, women who had given birth within the past 6 months were recruited to complete an online survey. Frequencies were computed for quantitative outcomes and thematic analysis was used for qualitative responses. RESULTS: A total of 561 mothers completed the survey. Women saw on average 1.9 different postnatal healthcare providers, primarily family doctors (72.4%). 3.2% had no postnatal visits and 37.6% had 4 or more within 6 weeks. 76.1% women were satisfied with their postnatal care. Women's satisfactory care in the postnatal period was associated with in-person and at home follow-ups, receiving support, and receiving timely, appropriate care for self and newborn. Unsatisfactory care was associated with challenges accessing care, experiencing gaps in follow-up visits, and having unsatisfactory assessment for their own recovery. CONCLUSION: There is considerable variation in the timing and frequency of postnatal visits. While many women are experiencing satisfactory care, women are still reporting dissatisfaction and are facing challenges.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
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 enseignants0,050
Score d'incertitude au seuil0,366

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,009
Études des sciences et des technologies0,0130,002
Communication savante0,0040,001
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,088
Tête enseignante GPT0,458
Écart entre enseignants0,370 · 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

Citations14
Publié2021
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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