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Enregistrement W4405385199 · doi:10.1136/bmjopen-2024-087698

Exploring the landscape of Canadian midwifery research: strengths, gaps and priorities – results of a scoping review

2024· review· en· W4405385199 sur OpenAlexafffundabout
Emma Ruby, Ginny Brunton, Joanne Rack, Sofia Al Balkhi, Laura Banfield, Lindsay N. Grenier, Shikha Ghandi, Maisha Ahmed, Eileen K. Hutton, Elizabeth Darling, Christina Mattison, Karyn Kaufman, Beth Murray‐Davis

Notice bibliographique

RevueBMJ Open · 2024
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMaternal and Perinatal Health Interventions
Établissements canadiensMcMaster University Medical CentreOntario Tech UniversityMcMaster University
Organismes subventionnairesInstitute of Population and Public HealthCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésCINAHLMedicinePsycINFOEconLitCornerstoneMEDLINEInclusion (mineral)Context (archaeology)NursingPrenatal careObstetricsPsychological interventionPolitical scienceSocial sciencePopulationEnvironmental healthSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: The 2014 Lancet Series on Midwifery developed the Quality of Maternal and Newborn Care (QMNC) framework outlining care needed for all childbearing people and newborns. Furthermore, this was a global call to action to invest in research capacity building. While evidence-informed care is a cornerstone of midwifery practice, there has been limited exploration of how Canadian midwifery research priorities within the Canadian context align with the global framework. In response to the call from the Lancet series, this scoping review aimed to investigate the current strengths and gaps of midwifery research in Canada. Secondarily, our goal was to map existing Canadian evidence to the QMNC framework to guide future priority setting and build research capacity. DESIGN: A scoping review. DATA SOURCES: We searched nine electronic databases for articles up to 2022, inclusive: AMED (Allied and Complementary Medicine), CINAHL, EconLit, EMBASE, HealthSTAR, MEDLINE, PsycINFO, EmCare and Web of Science. ELIGIBILITY CRITERIA FOR SELECTING STUDIES: We included research conducted by (a) Canadian midwives on Canadian and non-Canadian populations, (b) international midwives on Canadian midwifery populations or (c) non-midwife researchers on Canadian midwifery populations. DATA EXTRACTION AND SYNTHESIS: We analysed data using categories from the Lancet Series' QMNC framework. At least two independent reviewers conducted screening and data extraction. RESULTS: We identified 590 articles for inclusion. Most Canadian midwifery research is related to organisation of care and care providers, clinical practice categories including promoting normal physiological processes during pregnancy, research pertaining to prenatal and intrapartum periods, and policy. Research gaps included neonatal and postpartum outcomes, midwifery education, and midwifery values and philosophy. Lastly, there were gaps in the number of randomised trials and systematic reviews, which may impact guidance of clinical decision-making. CONCLUSIONS: There has been an exponential increase in midwifery-led research in Canada. Assessment against the QMNC framework has highlighted gaps related to research conduct, clinical and non-clinical research focuses. Identifying midwifery research priorities is an important next step of consolidating Canadian research evidence. Future directions may include collaboration with midwifery stakeholders to prioritise research topics related to improving care for clients, strengthening the profession and building research capacity.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,097
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,224
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Bibliométrie
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Évaluation · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,944
Score d'incertitude au seuil0,806

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0970,224
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0050,005
Bibliométrie0,0560,087
Études des sciences et des technologies0,0060,005
Communication savante0,0170,008
Science ouverte0,0040,008
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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.

Tête enseignante Opus0,722
Tête enseignante GPT0,592
Écart entre enseignants0,130 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeRevue systématique
DomaineÉvaluation
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2024
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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