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Enregistrement W4386388470 · doi:10.1016/j.midw.2023.103809

Measuring disrespect and abuse during childbirth in a high-resource country: Development and validation of a German self-report tool

2023· article· en· W4386388470 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueMidwifery · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMaternal and Perinatal Health Interventions
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesFreie Universität Berlin
Mots-clésCronbach's alphaChildbirthConstruct validityPsychologyScale (ratio)Clinical psychologyApplied psychologyMedicinePsychometricsPregnancy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Increasing evidence on disrespect and abuse during childbirth has led to growing concern about the quality of care childbearing women are experiencing. To provide quantitative evidence of disrespect and abuse during childbirth services in Germany a validated measurement tool is needed. RESEARCH AIM: The aim of this research project was the development and psychometric validation of a survey tool in the German language that measures disrespect and abuse of women during childbirth. METHODS: A survey tool was created including the following measures: German adaptations of the short and long form of the "Mothers on Respect" (MOR) index (MOR-7 and MOR-G); the "Mothers' Autonomy in Decision Making" (MADM) scale; a mistreatment-index (MIST-I) comprising indicators of mistreatment during childbirth; and a set of items that measure experiences of discrimination during maternity care. Internal consistency reliability and construct validity of the scales were assessed using Cronbach's alpha, unweighted least squares factor analysis and non-parametric correlation analysis with a scale that measures a related construct, the Posttraumatic Symptom Scale - Self Report (PSS-SR) scale. We distributed the survey online, recruiting through snowball sampling via social media. A selection bias towards women who had experienced disrespect and abuse during their birth was intended and expedient for tool validation. The final sample of participants (n = 2045) had given birth in Germany between 2009 and 2018. FINDINGS: More than 77% of the study participants reported at least one form of mistreatment with non-consented care being the most commonly reported type of mistreatment, followed by physical violence, violation of physical privacy, verbal abuse and neglect. All included scales showed good psychometric properties with high Cronbach's alphas (0.95 for both MOR versions and 0.96 for MADM). Factor analysis generated one factor scales with high factor loadings (0.75 to 0.92 for MOR-7; 0.37 to 0.90 for MOR-G and 0.83 to 0.92 for MADM). MOR-7, MOR-G, MADM and MIST-I scores were significantly (p<0.001) correlated with PSS-SR scores (Spearman's rho -0.70, -0.61 and 0.68 for MOR-G, MADM and the MIST-I, respectively). CONCLUSIONS: This study presents a valid and reliable instrument for the quantitative assessment of disrespect and abuse during childbirth in Germany. Childbearing women's experiences of disrespect and abuse are a relevant phenomenon in German hospital based maternity care. Disrespect and abuse during childbirth appear to contribute to post-traumatic symptoms and may be associated with severe mental health problems postpartum.

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.

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)0,000
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,296

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,287
Écart entre enseignants0,262 · 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