Inequities in quality perinatal care in the United States during pregnancy and birth after cesarean
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: High-quality, respectful maternity care has been identified as an important birth process and outcome. However, there are very few studies about experiences of care during a pregnancy and birth after a prior cesarean in the U.S. We describe quantitative findings related to quality of maternity care from a mixed methods study examining the experience of considering or seeking a vaginal birth after cesarean (VBAC) in the U.S. METHODS: Individuals with a history of cesarean and recent (≤ 5 years) subsequent birth were recruited through social media groups to complete an online questionnaire that included sociodemographic information, birth history, and validated measures of respectful maternity care (Mothers on Respect Index; MORi) and autonomy in maternity care (Mother's Autonomy in Decision Making Scale; MADM). RESULTS: Participants (N = 1711) representing all 50 states completed the questionnaire; 87% planned a vaginal birth after cesarean. The most socially-disadvantaged participants (those less educated, living in a low-income household, with Medicaid insurance, and those participants who identified as a racial or ethnic minority) and participants who had an obstetrician as their primary provider, a male provider, and those who did not have a doula were significantly overrepresented in the group who reported lower quality maternity care. In regression analyses, individuals identified as Black, Indigenous, and People of Color (BIPOC) were less likely to experience autonomy and respect compared to white participants. Participants with a midwife provider were more than 3.5 times more likely to experience high quality maternity care compared to those with an obstetrician. CONCLUSION: Findings highlight inequities in the quality of maternal and newborn care received by birthing people with marginalized identities in the U.S. They also indicate the importance of increasing access to midwifery care as a strategy for reducing inequalities in care and associated poor outcomes.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».