Rural Residents’ Perinatal Experiences During the Initial Months of the COVID‐19 Pandemic: A Qualitative Study in British Columbia
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Many studies have explored the impact of the coronavirus disease 2019 (COVID-19) pandemic on perinatal health, but few have examined the effects of the pandemic on birthing families through a rural lens. Given that the COVID-19 pandemic has reinforced long-standing disparities between urban and rural communities, it is important that the significance of place on the health and wellness of rural populations is made visible. METHODS: In-depth interviews and focus groups with 16 participants from rural communities in British Columbia, Canada, were performed. Participants included those who had been pregnant or given birth after March 11, 2020. Data from the interviews and focus groups were analyzed using the principles of thematic analysis to understand the perinatal experiences of rural families during the initial months of the COVID-19 pandemic. RESULTS: Analysis of the data revealed 4 major themes: perceived risk of infection, navigating uncertainty, experience of care received, and resilience and silver linings. In general, participants conceptualized rural communities as safer bubbles. Exceptions included specific vectors of risk such as tourism travel and border communities. Challenges experienced by rural families including anxiety around changing health guidelines, reduced social support, and potential loss of their partners' support at births. Additional concerns specific to rural experiences added to this burden, including fear of traveling to referral centers for care and increased difficulties accessing resources. DISCUSSION: Participants reported positive, compassionate care experiences that helped to mitigate some of the added stressors of the pandemic. These findings highlight the importance of perinatal care provision that integrates physiologic and mental health supports. This study provides a foundation for a comprehensive inquiry into the experiences of rural perinatal services during COVID-19.
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 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 | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,016 | 0,005 |
| Communication savante | 0,004 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».