COVID-19 vaccination in pregnancy: How discrepant public health discourses shape responsibility for fetal health
Notice bibliographique
Résumé
Early in COVID-19 vaccine rollout, expert recommendations about vaccination while pregnant and breastfeeding changed rapidly. This paper addresses the (re)production of gendered power relations in these expert discourses and recommendations in Canada. We collected texts about COVID-19 vaccine use in pregnancy (N = 52) that Canadian health organizations (e.g., professional societies, advisory groups, health authorities) and vaccine manufacturers made publicly available online. A discourse analysis was undertaken to investigate intertextuality (relations between texts), social construction (incorporation of assumptions about gender), and contradictions between and within texts. National expert recommendations varied in stating COVID-19 vaccines are recommended, should be offered, or may be offered, while manufacturer texts consistently stated there was no evidence. Provincial and territorial texts reproduced discrepancies between the Society of Obstetricians and Gynaecologists of Canada and National Advisory Committee on Immunization recommendations, including that COVID-19 vaccines should be versus may be offered in pregnancy. Our findings suggest gaps in data and discrepant COVID-19 vaccine recommendations, eligibility, and messaging limit guidance regarding vaccination in pregnancy. We argue that these discrepancies magnified the already common practice of deferring responsibility for the uncertainties of vaccination in pregnancy onto parents and healthcare providers. The deferral of responsibility could be reduced by harmonizing recommendations, regularly updating texts that describe evidence and recommendations, and prioritizing research into disease burden, vaccine safety, and efficacy before vaccine rollout.
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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 | 0,027 | 0,059 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,016 | 0,024 |
| Communication savante | 0,010 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».