Making Space for Midwifery in a Hospital: Exploring the Built Birth Environment of Canada’s First Alongside Midwifery Unit
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Canada's first alongside midwifery unit (AMU) was intentionally informed by evidence-based birth environment design principals, building on the growing evidence that the built environment can shape experiences, satisfaction, and birth outcomes. OBJECTIVES: To assess the impact of the built environment of the AMU for both service users and midwives. This study aimed to explore the meanings that individuals attribute to the built environment and how the built environment impacted people's experiences. METHODS: We conducted a mixed-methods study using a grounded theory methodology for data collection and analysis. Our research question and data collection tools were underpinned by a sociospatial conceptual approach. All midwives and all those who received midwifery care at the unit were eligible to participate. Data were collected through a structured online survey, interviews, and focus group. RESULTS: Fifty-nine participants completed the survey, and interviews or focus group were completed with 28 service users and 14 midwives. Our findings demonstrate high levels of satisfaction with the birth environment. We developed a theoretical model, where "making space" for midwifery in the hospital contributed to positive birth experiences and overall satisfaction with the built environment. The core elements of this model include creating domestic space in an institutional setting, shifting the technological approach, and shared ownership of the unit. CONCLUSIONS: Our model for creating, shifting, and sharing as a way to make space for midwifery can serve as a template for how intentional design can be used to promote favorable outcomes and user satisfaction.
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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 | 0,004 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,017 | 0,012 |
| Communication savante | 0,006 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».