Investigating the Impact of Online Abortion Myths on Healthcare Providers and Advocates: an Interview Study (Preprint)
Notice bibliographique
Résumé
Background: Abortion is a common and safe medical intervention with a long history of practice in the United States. Despite this, inaccurate and misleading information persists, including falsehoods about the accessibility, legality, safety, and lived experience of abortion-related health care. Further, the prevalence and circulation of abortion myths online and offline have intensified following the overturning of Roe vs Wade in May 2022. While myths surrounding abortion have been widely documented, limited research has examined how these myths shape the everyday work of abortion health care providers and advocates, particularly in relation to patient-practitioner shared decision-making (SDM). Objective: This study examines how abortion myths affect abortion health care professionals-including practitioners in states where abortion access is legal, and advocates connecting patients with care in states with limited abortion health care. Through interviews with advocates and professionals, we document the nature of circulating myths, the common information sources where myths are being spread, and the routes professionals take to debunk myths when they arise, or, similarly, the barriers that limit their ability or desire to debunk abortion myths. Methods: We conducted in-depth qualitative interviews with abortion health care professionals across the WWAMI (Washington, Wyoming, Alaska, Montana, and Idaho) medical region. Interviews explored the types of abortion myths encountered in clinical settings, how providers respond to misinformation during patient interactions, and the perceived impact of myths on care delivery and SDM processes. Data were analyzed using an iterative constant comparative thematic analysis of the interview transcripts. Results: Participants reported encountering a wide range of abortion-related myths from predominantly online (social media) and some offline sources, including misinformation about safety, legality, fertility impacts, and procedural experiences. Providers described dedicating substantial time to correcting misinformation, addressing fear and confusion, and rebuilding trust within clinical encounters. Myths were found to complicate SDM by shaping patients' expectations, emotional responses, and perceived options for care, in addition to taking up time and resources for providers of care to counter damaging myths. Conclusions: Abortion myths have tangible effects on clinical practice and SDM, placing additional communicative and emotional labor on providers and potentially undermining patient autonomy. Addressing misinformation is therefore critical not only for public understanding but also for supporting equitable, patient-centered abortion care in a post-Roe landscape.
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 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 | 0,014 | 0,056 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,005 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».