First Nations Peoples’ perceptions, knowledge and beliefs regarding stillbirth prevention and bereavement practices: A mixed methods systematic review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: First Nations Peoples endure disproportionate rates of stillbirth compared with non-First Nations Peoples. Previous interventions have aimed at reducing stillbirth in First Nations Peoples and providing better bereavement care without necessarily understanding the perceptions, knowledge and beliefs that could influence the design of the intervention and implementation. AIM: The aim of this review was to understand the perceptions, knowledge and beliefs about stillbirth prevention and bereavement of First Nations Peoples from the US, Canada, Aotearoa/New Zealand, and Australia. METHODS: This review was conducted in accordance with the JBI methodology for a convergent integrated mixed method systematic review. This review was overseen by an advisory board of Aboriginal Elders, researchers, and clinicians. A search of eight databases (PubMed, MEDLINE, PsycInfo, CINAHL, Embase, Emcare, Dissertations and Theses and Indigenous Health InfoNet) and grey literature was conducted. All studies were screened, extracted, and appraised for quality by two reviewers and results were categorised, and narratively summarised. RESULTS: Ten studies were included within this review. Their findings were summarised into four categories: safeguarding baby, traditional practices of birthing and grieving, bereavement photography and post-mortem examination. The results indicate a diversity of perceptions, knowledge and beliefs primarily around smoking cessation and bereavement practices after stillbirth. However, there was a paucity of research available. CONCLUSIONS: Further research is needed to understand the perceptions, knowledge and beliefs about stillbirth among First Nations Peoples. Without research within this area, interventions to prevent stillbirth and support bereaved parents and their communities after stillbirth may face barriers to implementation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».