Identifying and dismantling racism in Australian perinatal settings: Reframing the narrative from a risk lens to intentionally prioritise connectedness and strengths in providing care to First Nations families
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: The perinatal period is a time when provision of responsive care offers a life course opportunity for positive change to improve health outcomes for mothers, infants and families. Australian perinatal systems carry the legacy of settler-colonialism, manifesting in racist events and interactions that First Nations parents encounter daily. OBJECTIVE: The dominance of a western risk lens, and conscious and unconscious bias in the child protection workforce, sustains disproportionately high numbers of First Nations infants being removed from their parents' care. Cascading medical interventions compound existing stressors and magnify health inequities for First Nations women. DESIGN: Critical discourse was informed by Indigenous ways of knowing, being and doing via targeted dialogue with a group of First Nations and non-Indigenous experts in Australian perinatal care who are co-authors on this paper. Dynamic discussion evolved from a series of yarning circles, supplemented by written exchanges and individual yarns as themes were consolidated. RESULTS: First Nations maternity services prioritise self-determination, partnership, strengths and communication and have demonstrated positive outcomes with, and high satisfaction from First Nations women. Mainstream perinatal settings could be significantly enhanced by embracing similar principles and models of care. CONCLUSIONS AND RELEVANCE: The Australian Anti-racism in Perinatal Practice (AAPP) Alliance calls for urgent transformations to Australian perinatal models of care whereby non-Indigenous health policy makers, managers and clinicians take a proactive role in identifying and redressing ethnocentrism, judgemental and culturally blind practices, reframing the risk narrative, embedding strength-based approaches and intentionally prioritising engagement and connectedness within service delivery.
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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 | 0,007 | 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 ».