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Enregistrement W6922339763 · doi:10.11575/prism/45091

Caring for pregnant refugee women in a turbulent policy landscape: perspectives of health care professionals in Calgary, Alberta

2018· other· en· W6922339763 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueUniversity of Calgary · 2018
Typeother
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEducation Methods and Technologies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRefugeeHealth careHealth policyAsylum seekerLanguage barrierPublic health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Female refugees can be a vulnerable population, often having suffered through traumatic events that pose risks to their health, especially during pregnancy. Pregnancy can be an entry point into the health care system, providing health care professionals the opportunity to gain women’s trust, connect refugees with resources, and optimize the health of mother and child. Policies surrounding the provision and funding of health care services to refugees can impact access to and quality of care. The aim of our study was to understand the experiences of health care professionals caring for pregnant refugee women in Calgary, AB, taking into consideration recent contextual changes to the refugee landscape in Canada. Methods We conducted ten semi-structured interviews with health care professionals who provided regular care for pregnant refugee women at a refugee health clinic and major hospital in Calgary, Alberta. Interviews were recorded, transcribed, and analyzed using an interpretive description methodology. Results Health care providers described several barriers when caring for pregnant refugees, including language barriers, difficulty navigating the health care system, and cultural barriers such as managing traditional gender dynamics, only wanting a female provider and differences in medical practices. Providers managed these barriers through strategies including using a team-based approach to care, coordinating the patient’s care with other services, and addressing both the medical and social needs of the patient. The federal funding cuts added additional challenges, as many refugees were left without adequate health coverage and the system was complicated to understand. Health care providers developed creative strategies to maximize coverage for their patients including paying out of pocket or relying on donations to care for uninsured refugees. Finally, the recent Syrian refugee influx has increased the demand on service providers and further strained already limited resources. Conclusion Health care providers caring for pregnant refugee women faced complex cultural and system-level barriers, and used multiple strategies to address these barriers. Additional system strains add extra pressure on health care professionals, requiring them to quickly adjust and accommodate for new demands.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,097
Score d'incertitude au seuil0,343

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0370,015
Communication savante0,0070,001
Science ouverte0,0020,007
Intégrité de la recherche0,0020,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,020
Tête enseignante GPT0,339
Écart entre enseignants0,320 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations0
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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