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Enregistrement W7083679906 · doi:10.22374/cjmrp.v23i1.16

Equity In Care: Midwifery In Ontario During the COVID-19 Pandemic

2024· article· en· W7083679906 sur OpenAlexaffabout

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Midwifery Research and Practice · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCanadian Policy and Governance
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEquity (law)PandemicHealth careCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)2019-20 coronavirus outbreakFace (sociological concept)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article explores the impact of the COVID-19 pandemic on midwifery care in Ontario. Midwives faced unique challenges in delivering high-quality care while protecting themselves and their clients from infection during the pandemic. Our first objective in this study was to understand the general impact of the pandemic on midwifery practice to document the challenges midwives faced, and how they adapted their work. What information, resources, and support did they receive to deal with the challenges, and what strategies did they develop to maintain their unique model of care under such constraints? Our second objective was to look closely at how midwives worked to mitigate the pandemic’s unequal burden on racialized and marginalized clients as COVID-19 laid bare and exacerbated existing divides in the healthcare landscape. How did they adapt care for vulnerable groups during a time of crisis? RÉSUMÉLe présent article examine l’incidence de la pandémie de COVID-19 sur les soins sage-femme en Ontario. Les sages-femmes ont affronté des défis exceptionnels : elles devaient offrir des soins de haute qualité tout en protégeant leur clientèle et elles-mêmes contre l’infection. Le premier objectif de notre étude consistait à comprendre l’impact de la pandémie sur la pratique sage-femme en général et à prendre note des défis auxquels les sages-femmes ont fait face et des façons dont elles ont adapté leur travail. Quels renseignements, quelles ressources et quels soutiens ont obtenu les sages-femmes pour relever les défis et quelles stratégies ont-elles conçu pour maintenir le modèle de soins qui leur est propre sous de telles contraintes? Nous avions comme deuxième objectif d’examiner de près la façon dont les sages-femmes ont travaillé pour atténuer le fardeau inégal imposé à la clientèle racisée et marginalisée, alors que la COVID-19 mettait à nu et accentuait les fossés présents dans le paysage des soins de santé. Comment les sages-femmes ont-elles adapté les soins prodigués à ces groupes vulnérables durant cette crise?

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,818
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,295
Tête enseignante GPT0,496
Écart entre enseignants0,201 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
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
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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