Centering Cultural Approaches in Community-Based Participatory Research to Address the Black Maternal Health Crisis
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Black women in Georgia are more likely to die from pregnancy-related complications during the postpartum period than other their non-Black counterparts. Developing effective solutions to address this public health crisis requires strengthened partnerships between researchers and community-based organizations, with the voices of Black women being at the center of the research and innovation. This study examined perspectives of community-advisory board members on a community-based participatory research approach that addresses adverse postpartum health outcomes for Black women living in rural Georgia. Methods: This qualitative descriptive study employed semistructured qualitative interviews with members on the community-advisory board and research team (N=16) consisting of all Black women. Thematic analysis was used to analyze data deductively, with codes being categorized into overarching themes. Results: Themes that were elicited from interviews included community; culture; acceptability of the Positive Outcomes, Research Recommendations, Community Collaborations, and Honorable delivery of healthcare research approach; and Black maternal health disparities. Participants voiced the importance of the inclusion of Black cultural aspects within maternal health interventions and the importance of providing Black women with a platform to share their perspectives and experiences. Participants provided insight on promoting Black maternal health equity and reducing power dynamics within research. Conclusions: Centering culture and community and using Black women's experiences to guide the development of research interventions will be critical in developing relevant solutions to address the Black maternal health crisis. Research should be designed with the input of target communities while supporting synergistic relationships between communities and researchers.
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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 | 0,014 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».