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Enregistrement W4376107126 · doi:10.1080/00909882.2023.2206458

Communication and decision-making of cesarean sections in China: an exploration of both obstetricians’ and patients’ perspectives

2023· article· en· W4376107126 sur OpenAlexafffund
Yuping Mao, Yadong Ji, Lu Shi, Solina Richter, Yuan Huang, Yingyao Chen

Notice bibliographique

RevueJournal of Applied Communication Research · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMaternal and Perinatal Health Interventions
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésDistrustMedicineMaternity careFamily medicineChinaNursingObstetricsPsychologyPregnancy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper addresses doctor-patient communication about C-sections (CSs) in Shanghai, China. Specifically, we examine the information discrepancies between obstetricians’ and patients’ perceptions of CS and the important factors affecting shared decision-making. We conducted semi-structured individual interviews with 12 postnatal women who experienced CS and with 12 obstetricians. We identified barriers to patient-doctor communication and shared decision-making: obstetricians’ lack of time in outpatient prenatal visits to explain the implications of CSs, family members’ knowledge and opinions on CSs, and information from media and social networks. The lack of communication between the expectant women and the obstetricians was driving the women’s distrust in the latter. The lack of obstetricians’ time to communicate with the pregnant woman led to low trust in the medical staff and overutilization of CS, whereas a lack of financial resources led to underutilization of CS. The obstetricians suggested providing expectant women with more education programs and midwifery support.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,786
Score d'incertitude au seuil0,199

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,125
Tête enseignante GPT0,455
Écart entre enseignants0,330 · 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 tête enseignante, 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

Citations6
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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