Developing a Canadian midwifery research priority framework: a Delphi consensus study
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Globally, there is a commitment to evidence informed midwifery practice. In Canada, the midwifery profession has grown significantly over the past three decades, yet Canadian midwifery research lacks coordination and infrastructure. Developing a unified research agenda to address emerging clinical, population and policy challenges is essential for advancing research capacity building. METHODS: This study employed a modified Delphi technique, a robust consensus-seeking method, to identify national research priorities for Canadian midwifery. The process included a scoping review, a cross-sectional national survey, regional focus groups and follow-up surveys. Participants included midwives, researchers, service users, students and policymakers. Data were analysed using both qualitative and quantitative methods to identify and rank priority areas. RESULTS: The study identified three primary research priority areas: organizing models of care, optimizing reproductive care and strengthening the profession. Key themes included access to care, expanding midwifery roles, informed choice and addressing systemic barriers. Facilitating factors such as effective collaboration, policy changes and building research capacity were also highlighted. The final framework emphasizes the need for coordinated efforts to enhance the quality and accessibility of midwifery services across Canada. CONCLUSIONS: The findings underscore the importance of a coordinated national research agenda to support the growth and development of midwifery in Canada. By focusing on identified priority areas and facilitating factors, the midwifery profession can continue to provide high-quality, equitable care. The study's methodology and results can inform similar efforts globally, promoting the integration of midwifery care into health systems worldwide.
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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 | 0,105 | 0,045 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,003 |
| 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».