Weight-based disparities in perinatal care: quantitative findings of respect, autonomy, mistreatment, and body mass index in a national Canadian survey
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Qualitative studies document episodes of weight-related disrespectful care, particularly for people with high body mass index (BMI ≥ 30) and reveal implicit and explicit biases in health care providers. No large quantitative studies document the pervasiveness of weight stigma or if experiences change with increasing BMI. METHODS: The multi-stakeholder RESPCCT study team designed and distributed a cross-sectional survey on the experiences of perinatal services in all provinces and territories in Canada. From July 2020 to August 2021, participants who had a pregnancy within ten years responded to closed and open-ended questions. Chi square analysis assessed differences in mean scores derived from three patient-reported experience measures of autonomy (MADM), respect (MOR), and mistreatment (MIST). Controlling for socio-demographic factors, multivariate logistic regression analysis explored relationships between different BMI categories and respectful care. RESULTS: Of 4,815 Canadians who participated, 3,280 with a BMI of ≥ 18.5 completed all the questions. Pre-pregnancy BMI was significantly associated with race/ethnicity, income sufficiency, and education but not with age. Individuals with higher BMIs were more likely to experience income insufficiency, have lower levels of education, and more frequently self-identified as Indigenous or White. Those with BMI ≥ 35 exhibited notably higher odds of reduced autonomy (MADM) scores, with an unadjusted odds ratio of 1.62 and an adjusted odds ratio of 1.45 compared to individuals with a normal weight. Individuals with BMIs of 25-25.9, 30-34.9, and ≥ 35 exhibited odds of falling into the lower tercile of respect (MOR) scores of 1.34, 1.51, and 2.04, respectively (p < .01). The odds of reporting higher rates of mistreatment (top 33% MIST scores) increased as BMI increased. CONCLUSIONS: While socio-demographic factors like race and income play significant roles in influencing perinatal care experiences, BMI remains a critical determinant even after accounting for these variables. This study reveals pronounced disparities in the provision of respectful perinatal care to pregnant individuals with higher BMIs in Canada. Data suggest that those with higher BMIs face disrespect, discrimination, and mistreatment. Identification of implicit and explicit weight bias may give providers insight enabling them to provide more respectful care.
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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 | 0,005 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».