Narratives of Mistreatment and Coercion in Maternity Care: An Interpretive Description Qualitative Analysis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To describe and classify mistreatment during maternity care as described by a diverse set of women across the United States. DESIGN: Interpretive description qualitative analysis. SETTING: Qualitative data were collected via a web-based survey (n = 1151) and in semi-structured interviews (n = 25). SAMPLE: Adult women with a history of caesarean who had a subsequent birth (of any mode) in the United States in the 5 years preceding study participation. METHODS: Deductive Content Analysis was employed using a priori codes based on Bohren et al.'s Typology of Mistreatment of Women during Childbirth framework. RESULTS: Participants described all eight types of mistreatment. Marginalised participants, who are most at risk for adverse maternal and infant birth outcomes, were also the most likely to describe experiences of mistreatment during their maternity care. Consequences of mistreatment in maternity care described by participants included healthcare system distrust, reduced postpartum healthcare utilisation and maternal mental health complications. CONCLUSIONS: Participants experienced mistreatment in their interactions with their maternity care team. Oftentimes, these same situations may have been perceived as benign or routine from the clinicians' perspectives.
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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 | 0,022 | 0,029 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,009 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».