Patient-Led Approaches to a Vaginal Birth After Cesarean Delivery Calculator
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To describe patient approaches to navigating their probability of a vaginal birth after cesarean (VBAC) within the context of prediction scores generated from the original Maternal-Fetal Medicine Units' VBAC calculator, which incorporated race and ethnicity as one of six risk factors. METHODS: We invited a diverse group of participants with a history of prior cesarean delivery to participate in interviews and have their prenatal visits recorded. Using an open-ended iterative interview guide, we queried and observed these individuals' mode-of-birth decisions in the context of their VBAC calculator scores. We used a critical and feminist approach to analyze thematic data gleaned from interview and visit transcripts. RESULTS: Among the 31 participants who enrolled, their self-identified racial and ethnic categories included: Asian or South Asian (2); Black (4); Hispanic (12); Indigenous (1); White (8); and mixed-Black, -Hispanic, or -Asian background (4). Predicted VBAC success probabilities ranged from 12% to 95%. Participants completed 64 interviews, and 14 prenatal visits were recorded. We identified four themes that demonstrated a range of patient-led approaches to interpreting the probability generated by the VBAC calculator: 1) rejecting the role of race and ethnicity; 2) reframing failure, finding success; 3) factoring the physical experience of labor; and 4) modifying the probability for VBAC. CONCLUSION: Our findings demonstrate that a numeric probability for VBAC may not be highly valued or important to all patients, especially those who have strong intentions for VBAC. Black and Hispanic participants challenged the VBAC calculator's incorporation of race and ethnicity as a risk factor and resisted the implication it produced, especially that their bodies were less capable of achieving a vaginal birth. Our findings suggest that patient-led approaches to assessing and interpreting VBAC probability may be an untapped resource for achieving a more person-centered, equitable approach to counseling.
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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 | 0,015 | 0,030 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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 ».