“I was able to take it back”: Seeking VBAC after experiencing dehumanizing maternity care in a primary cesarean
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.
Notice bibliographique
Résumé
In this article, we present findings from a qualitative narrative analysis that examined the pregnancy, primary cesarean, and subsequent birth experiences of women in the United States. Using a maximal variation sampling strategy, we recruited participants via social media and networking to participate in semistructured interviews. Twenty-five women from diverse backgrounds and geographic locations across the U.S. participated, eight self-identified as racialized and seventeen as non-Hispanic, White. Data were analyzed iteratively using Clandinin and Connelly's approach to Narrative Inquiry. Across their narratives, participants described their experiences of maternity care that were either generally negative (dehumanizing care) or positive (humanized care). They further described how their experiences of dehumanizing or humanized care impacted their decision-making for subsequent births, mental health, relationships with the healthcare system, early parenting birth satisfaction, and family planning. Findings suggest that regardless of ultimate mode of birth, what was most important to women was how they are treated by their maternity care team. We suggest practice changes that may improve the experience of maternity care for primary cesarean and subsequent births, especially among those made marginal by systems of oppression.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,009 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 découle