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Enregistrement W4367627118 · doi:10.1186/s12978-023-01584-1

Examining respect, autonomy, and mistreatment in childbirth in the US: do provider type and place of birth matter?

2023· article· en· W4367627118 sur OpenAlexaff
Paulomi Niles, Monique Baumont, Nisha Malhotra, Kathrin Stoll, Nan Strauss, Audrey Lyndon, Saraswathi Vedam

Notice bibliographique

RevueReproductive Health · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMaternal and Perinatal Health Interventions
Établissements canadiensShaughnessy HospitalUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNew Hampshire Charitable FoundationW.K. Kellogg Foundation
Mots-clésChildbirthMedicineAutonomyOddsOdds ratioReproductive medicineFamily medicineLogistic regressionExperiential learningPublic healthNursingPregnancyPsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Analyses of factors that determine quality of perinatal care consistently rely on clinical markers, while failing to assess experiential outcomes. Understanding how model of care and birth setting influence experiences of respect, autonomy, and decision making, is essential for comprehensive assessment of quality. METHODS: We examined responses (n = 1771) to an online cross-sectional national survey capturing experiences of perinatal care in the United States. We used validated patient-oriented measures and scales to assess four domains of experience: (1) decision-making, (2) respect, (3) mistreatment, and (4) time spent during visits. We categorized the provider type and birth setting into three groups: midwife at community birth, midwife at hospital-birth, and physician at hospital-birth. For each group, we used multivariate logistic regression, adjusted for demographic and clinical characteristics, to estimate the odds of experiential outcomes in all the four domains. RESULTS: Compared to those cared for by physicians in hospitals, individuals cared for by midwives in community settings had more than five times the odds of experiencing higher autonomy (aOR: 5.22, 95% CI: 3.65-7.45), higher respect (aOR: 5.39, 95% CI: 3.72-7.82) and lower odds of mistreatment (aOR: 0.16, 95% CI: 0.10-0.26). We found significant differences across birth settings: participants cared for by midwives in the community settings had significantly better experiential outcomes than those in the hospital settings: high- autonomy (aOR: 2.97, 95% CI: 2.66-4.27), respect (aOR: 4.15, 95% CI: 2.81-6.14), mistreatment (aOR: 0.20, 95% CI: 0.11-0.34), time spent (aOR: 8.06, 95% CI: 4.26-15.28). CONCLUSION: Participants reported better experiential outcomes when cared for by midwives than by physicians. And for those receiving midwifery care, the quality of experiential outcomes was significantly higher in community settings than in hospital settings. Care settings matter and structures of hospital-based care may impair implementation of the person-centered midwifery care model.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,019
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,034
Score d'incertitude au seuil0,067

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,019
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,057
Tête enseignante GPT0,363
Écart entre enseignants0,306 · 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
GenreEmpirique

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

En bref

Citations32
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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