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Enregistrement W4226109850 · doi:10.1186/s12884-022-04637-8

Giving birth in a pandemic: women’s birth experiences in England during COVID-19

2022· article· en· W4226109850 sur OpenAlexaboutno aff
Ezra Aydin, Kevin A. Glasgow, Staci Meredith Weiss, Zahra Khan, Topun Austin, Mark H. Johnson, Jane Barlow, Sarah Lloyd‐Fox

Notice bibliographique

RevueBMC Pregnancy and Childbirth · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCOVID-19 Impact on Reproduction
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNIHR Cambridge Biomedical Research CentreMedical Research CouncilUniversity of CambridgeDepartment of Health and Social CareCambridge University HospitalsNational Institute for Health and Care ResearchUK Research and Innovation
Mots-clésMedicineFeelingContext (archaeology)Reproductive medicinePregnancyCaesarean sectionCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Quarter (Canadian coin)PandemicFamily medicineAnxietyObstetricsDemographyPsychologyPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Expectant parents worldwide have experienced changes in the way they give birth as a result of COVID-19, including restrictions relating to access to birthing units and the presence of birthing partners during the birth, and changes to birth plans. This paper reports the experiences of women in England. METHODS: Data were obtained from both closed- and open-ended responses collected as part of the national COVID in Context of Pregnancy, Infancy and Parenting (CoCoPIP) Study online survey (n = 477 families) between 15th July 2020 - 29th March 2021. Frequency data are presented alongside the results of a sentiment analysis; the open-ended data was analysed thematically. RESULTS: Two-thirds of expectant women reported giving birth via spontaneous vaginal delivery (SVD) (66.1%) and a third via caesarean section (CS) (32.6%) or 'other' (1.3%). Just under half (49.7%) of the CS were reported to have been elective/planned, with 47.7% being emergencies. A third (37.4%) of participants reported having no changes to their birth (as set out in their birthing plan), with a further 25% reporting COVID-related changes, and 37.4% reporting non-COVID related changes (e.g., changes as a result of birthing complications). One quarter of the sample reported COVID-related changes to their birth plan, including limited birthing options and reduced feelings of control; difficulties accessing pain-relief and assistance, and feelings of distress and anxiety. Under half of the respondents reported not knowing whether there could be someone present at the birth (44.8%), with 2.3% of respondents reporting no birthing partner being present due to COVID-related restrictions. Parental experiences of communication and advice provided by the hospital prior to delivery were mixed, with significant stress and anxiety being reported in relation to both the fluctuating guidance and lack of certainty regarding the presence of birthing partners at the birth. The sentiment analysis revealed that participant experiences of giving birth during the pandemic were predominately negative (46.9%) particularly in relation to the first national lockdown, with a smaller proportion of positive (33.2%) and neutral responses (19.9%). CONCLUSION: The proportion of parents reporting birthing interventions (i.e., emergency CS) was higher than previously reported, as were uncertainties related to the birth, and poor communication, leading to increased feelings of anxiety and high levels of negative emotions. The implications of these findings are discussed.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
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 enseignants0,084
Score d'incertitude au seuil0,168

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0050,003
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0010,005
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,294
Écart entre enseignants0,265 · 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

Citations41
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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