The RESPCCT Study: Community-led Development of a Person-Centered Instrument to Measure Health Equity in Perinatal Services
Notice bibliographique
Résumé
While Canadian maternal mortality rates suggest widespread access to high-quality care, perinatal health care outcomes and care experiences among pregnant people in Canada vary widely, particularly among communities that have been historically oppressed, excluded, and marginalized. The lack of patient-oriented research and measurement in perinatal services led to the RESPCCT (Research Examining the Stories of Pregnancy and Childbirth in Canada Today) Study which used a community participatory action research (CPAR) approach to examine experiences of pregnancy and childbirth care. In this paper, we describe co-creation of a person-centered survey instrument that measures respect, disrespect and mistreatment during pregnancy-related care of individuals with diverse identities, backgrounds and circumstances. The study was co-led by a Community Steering Council alongside a multi-disciplinary group of researchers and clinicians, and pilot tested by service users from across Canada. The final survey instrument includes items that assess respectful care across 17 domains, including validated measures of autonomy, respect, mistreatment, trauma, and discrimination. It also captures information about respondents’ identities, backgrounds, circumstances, access to care, provider type, and outcomes. A total of 6096 individuals participated in the survey. We describe how we implemented CPAR best practices, strengths, challenges, and lessons learned for instrument development in reproductive justice research.
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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 | 0,035 | 0,030 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
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.
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 ».