“It seemed like she just wanted me to suffer”: Acts of obstetric racism and birthing rights violations against Black women
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
Studies that examine obstetric violence and mistreatment during perinatal care demonstrate that Black women experience higher levels of harm and abuse than other racialized groups. Yet these gender-based concepts do not fully recognize the intersectional gender-and race-based harms that Black women experience within the context of quality, safety, and human rights violations in the U.S. healthcare system. We performed qualitative secondary analysis from Black women participants in the Giving Voice to Mothers (GVtM) study (n = 304). Primary data collection for the GVtM survey spanned from 2016 to 2017, and our analysis occurred in 2023, focusing on the interpretation of open-ended responses to three categories of inquiry: worst experiences with perinatal care, experiences of being pressured to undergo medical interventions, and desired revisions to birthing experiences. We employed a deductive approach and applied two analytic frameworks – obstetric racism and the Black Birthing Bill of Rights (BBBR)– to categorize Black women's narratives of harm during perinatal care as quality, safety, and human rights violations. Black women described perinatal care experiences with considerable violations of the BBBR, including disrupted time with babies, racially discordant care, and unaffordable care. These experiences illustrated all six domains of obstetric racism. This study contributes to an emerging body of Black feminist approaches to knowledge production in obstetric patient safety, emphasizing the critical intersection of gender and race. Furthermore, this study underscores the value of using Black-women-defined frameworks with typologies to interpret the distinct experiences of Black women instead of the more limited gender-based concepts of obstetric violence, mistreatment, and respectful maternity care that lack historical context and contemporary implications of anti-Black racism and misogynoir.
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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 | 0,014 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| 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) | 0,000 | 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 découle