Gender inequity and COVID-19 vaccination policies for pregnant women in the Americas
Notice bibliographique
Résumé
<ns4:p>The region of the Americas has been the epicenter of the COVID-19 pandemic’s worst outcome in terms of number of deaths due to COVID-19. SARS-CoV-2 infection during pregnancy and the postpartum period has been found to be associated with increased risk of mortality and severe disease. Several Latin American and Caribbean countries have disproportionally high maternal mortality rates due to COVID-19. Although this region achieved relatively high vaccination rates among the general adult population, there were differing restrictions regarding the vaccination of those who were pregnant. In a pandemic, policies reflect political priorities in responses to the threats posed to populations and play an important role in promoting gender equity. This paper reports the results of an ethical analysis of 45 national COVID-19 vaccination public policies from seven countries – Argentina, Brazil, Canada, Colombia, Mexico, Peru, and United States. The analysis drew on reproductive justice and feminist bioethics frameworks, paying close attention to whether and how gender and social and economic inequities were addressed. It found that exclusionary approaches in immunization policies which restricted access to vaccination during pregnancy were often justified on the basis of a lack of evidence about the effects of immunization of pregnant persons, and on the grounds of medical expertise, to the detriment of women’s autonomy and agency. As such these policies reiterate patriarchal moral understandings of women, pregnancy and motherhood. In practice, they counter human rights gender equity and equality principles, and became lethal, particularly to racialized women in Latin America. During an emerging lethal disease, policies and policy development must consider the intersection of oppressive structures to protect and guarantee rights of women, girls, and pregnant persons.</ns4:p>
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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 | 0,019 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».