Making good care essential: The impact of increased obstetric interventions and decreased services during the COVID-19 pandemic
Notice bibliographique
Résumé
PROBLEM & BACKGROUND: Since the onset of the COVID-19 pandemic in Canada, policies have been implemented to limit interpersonal contact in clinical and community settings. The impacts of pandemic-related policies on experiences of pregnancy and birth are crucial to investigate and learn from. AIM: To examine the impact of pandemic policy changes on experiences of pregnancy and birth, thereby identifying barriers to good care; to inform understandings of medicalization, care, pregnancy, and subjectivity during times of crisis; and to critically examine the assumptions about pregnancy and birth that are sustained and produced through policy. METHODS: Qualitative descriptive study drawing on 67 in-depth interviews with people who were pregnant and/or gave birth in Canada during the pandemic. The study took a social constructionist standpoint and employed thematic analysis to derive meaning from study data. FINDINGS: The pandemic has resulted in an overall scaling back of perinatal care alongside the heavy use of interventions (e.g., induction of labour, cesarian section) in response to pandemic stresses and uncertainties. Intervention use here is an outcome of negotiation and collaboration between pregnant people and their care providers as they navigate pregnancy and birth in stressful, uncertain conditions. DISCUSSION: Continuity of care throughout pregnancy and postpartum, labour support persons, and non-clinical services and interventions for pain management are all essential components of safe maternal healthcare. However, pandemic perinatal care demonstrates that they are not viewed as such. CONCLUSION: The pandemic has provided an opportunity to restructure Canadian reproductive health care to better support and encourage out-of-hospital births - including midwife-assisted births - for low-risk pregnancies.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,008 | 0,030 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,017 | 0,016 |
| Communication savante | 0,007 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».