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Enregistrement W4318332946 · doi:10.1186/s12884-022-05277-8

Developing and evaluating Birthing on Country services for First Nations Australians: the Building On Our Strengths (BOOSt) prospective mixed methods birth cohort study protocol

2023· article· en· W4318332946 sur OpenAlexaboutno aff
Penny Haora, Yvette Roe, Sophie Hickey, Yu Gao, Carmel Nelson, Jyai Allen, Melanie Briggs, Faye Worner, Sue Kruske, Kristie Watego, Sarah-Jade Maidment, Donna Hartz, Juanita Sherwood, Lesley Barclay, Sally Tracy, Mark Tracy, Liz Wilkes, Roianne West, Nerida Grant, Sue Kildea

Notice bibliographique

RevueBMC Pregnancy and Childbirth · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueIndigenous Health, Education, and Rights
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Health and Medical Research Council
Mots-clésReproductive medicineMedicineDeveloping countryCohort studyProtocol (science)Developed countryProspective cohort studyFamily medicinePregnancyEconomic growthEnvironmental healthPopulationAlternative medicineSurgeryPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: With the impact of over two centuries of colonisation in Australia, First Nations families experience a disproportionate burden of adverse pregnancy and birthing outcomes. First Nations mothers are 3-5 times more likely than other mothers to experience maternal mortality; babies are 2-3 times more likely to be born preterm, low birth weight or not to survive their first year. 'Birthing on Country' incorporates a multiplicity of interpretations but conveys a resumption of maternity services in First Nations Communities with Community governance for the best start to life. Redesigned services offer women and families integrated, holistic care, including carer continuity from primary through tertiary services; services coordination and quality care including safe and supportive spaces. The overall aim of Building On Our Strengths (BOOSt) is to facilitate and assess Birthing on Country expansion into two settings - urban and rural; with scale-up to include First Nations-operated birth centres. This study will build on our team's earlier work - a Birthing on Country service established and evaluated in an urban setting, that reported significant perinatal (and organisational) benefits, including a 37% reduction in preterm births, among other improvements. METHODS: Using community-based, participatory action research, we will collaborate to develop, implement and evaluate new Birthing on Country care models. We will conduct a mixed-methods, prospective birth cohort study in two settings, comparing outcomes for women having First Nations babies with historical controls. Our analysis of feasibility, acceptability, clinical and cultural safety, effectiveness and cost, will use data including (i) women's experiences collected through longitudinal surveys (three timepoints) and yarning interviews; (ii) clinical records; (iii) staff and stakeholder views and experiences; (iv) field notes and meeting minutes; and (v) costs data. The study includes a process, impact and outcome evaluation of this complex health services innovation. DISCUSSION: Birthing on Country applies First Nations governance and cultural safety strategies to support optimum maternal, infant, and family health and wellbeing. Women's experiences, perinatal outcomes, costs and other operational implications will be reported for Communities, service providers, policy advisors, and for future scale-up. TRIAL REGISTRATION: Australia & New Zealand Clinical Trial Registry # ACTRN12620000874910 (2 September 2020).

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)0,095
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,066
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,095
Score d'incertitude au seuil0,504

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0950,066
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,004
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,004
Bibliométrie0,0040,003
Études des sciences et des technologies0,0060,002
Communication savante0,0050,003
Science ouverte0,0050,005
Intégrité de la recherche0,0040,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0240,008

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 Opus0,048
Tête enseignante GPT0,439
Écart entre enseignants0,390 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreProtocole

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations9
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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