Where is communication breaking down? Narrative tensions in obesity-in-pregnancy clinical encounters
Notice bibliographique
Résumé
There are numerous biomedical and psychosocial challenges associated with obesity in pregnancy that impede communication between healthcare providers (HCPs) and patients. We conducted a narrative study informed by stigma theory to understand specific areas of communication breakdown in obesity-in-pregnancy clinical encounters. Sixteen patients and 19 HCPs participated in in-depth, semi-structured interviews. We explored how participants positioned obesity-in-pregnancy clinical encounters within their broader narratives. Employing narrative analysis, we identified five narrative tensions contributing to communication challenges: 1) obesity as a detriment to health versus an acceptable biologic variation; 2) obesity as the result of personal choice versus the result of uncontrollable circumstances; 3) a regular pregnancy versus a high-risk diagnosis; 4) a typical and problem-free clinical encounter versus a tremendously difficult clinical encounter; and 5) talking openly about Body Mass Index (BMI) and related co-morbidities versus sidestepping the topic. How participants positioned themselves relative to prevailing societal discourses regarding obesity in general influenced these tensions. These narrative tensions revealed specific areas where communication is vulnerable to breaking down during the obesity-in-pregnancy clinical encounter. Participants' (both HCPs and patients) past experiences of clinical encounters-and the meanings they ascribe to them-shape subsequent encounters, and our analysis illuminates the complexities of this interactive space. This research has implications for improving clinical practice and education.
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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 | 0,025 | 0,067 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,012 | 0,017 |
| Communication savante | 0,010 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,012 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».