The Integration of Doulas into the Pregnancy Care Teams of Women of Color in the United States
Notice bibliographique
Résumé
The United States has one of the highest maternal mortality ratios of any country in the Organization for Economic Cooperation and Development (OECD) at 17.4 per 100,000 live births as of 2017, far more than Canada, Sweden, Australia, or Germany (OECD.Stat, 2021). A primary reason for this considerable difference between the U.S. and other OECD countries is the racial disparity in maternal mortality. One intervention aimed at addressing this racial disparity is the integration of a doula, a professionally trained companion who provides birth support, into a woman’s biomedical care team (Gilliland, 2002). The doula works with their client throughout pregnancy, through delivery, and in the postnatal period, providing guidance and encouragement to the mother while also working within the healthcare system to advocate for, and in some cases to protect, her. This paper will provide a general background on maternal death in the United States, highlighting the historical and modern instances of racism and its impact on maternal health; examining the use of doulas as an intervention for reducing maternal death, using New York City as a case study; and discussing the potential implications of a national expansion of Medicaid reimbursed doula programs aimed at improving maternal outcomes countrywide.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| 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 | 0,005 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».