Project Title: Home Birthing: Analyzing the Value of Home Births to American Mothers
Notice bibliographique
Résumé
There were about 3.7 million births in the United States in 2018, and a maternal mortality rate of 17.4 deaths per 100,000 live births (37.3 for non-Hispanic black women). The US also has high rates of birth interventions such as episiotomy and instrumental vaginal births, and increasing rates of cesarean sections, and while these interventions can be life saving, they do not always result in better birth outcomes. When the high US maternal mortality rates are compared to those of peer countries such as Canada and the UK, the data suggests that there is much room for improvement in how the US healthcare system regulates birth. My experience studying reproduction practices globally exposed me to the diverse ways other countries approach reproductive and prenatal care, particularly more frequent use of midwives as birth attendants and home as an acceptable setting. Though this is a complex issue, this course made me question the necessity of frequent birth interventions. This paper explores how a more widespread adoption of homebirth and midwifery practices, moving towards a more normal physiological birthing process, could improve birth outcomes. The research was conducted through an in-depth examination of the current literature around this subject and an interview with an experienced nurse midwife who attends home births. It was evaluated to see how a more hands-off birth approach could improve both birth outcomes such as maternal mortality and women’s experiences during labor. The results suggest that women are served well physically and mentally when they are allowed to have more control during labor. Further research to gain both qualitative and quantitative data around and from women in the US who chose to give birth at home, and its value to mothers’ health is needed as this becomes a more popular option.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».