Psychologic and obstetric predictors of couples' grief during pregnancy after miscarriage or perinatal death
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To determine if the psychologic constructs of self-criticism and marital adjustment, considered jointly with obstetric and demographic factors, are significant predictors of grief during a pregnancy after a miscarriage or perinatal death. METHODS: Participants included 60 pregnant women with previous miscarriages or perinatal deaths, and 50 of their partners. Participants completed a package of psychometric instruments between the tenth and 19th week of gestation. Predictors of grief (active grief, difficulty coping, despair) included (1) psychologic factors: marital adjustment and self-criticism; (2) demographic factors: age and number of living children; and (3) obstetric factors: gestational age at time of loss, number of losses, and time between loss and subsequent conception. RESULTS: Stepwise regression analyses were conducted for each grief component for women and men. For women, active grief was significantly associated with high self-criticism and later losses (R(2) = 0.31). Later losses and longer time between loss and conception were significantly associated with difficulty coping (R(2) = 0.55) and despair (R(2) = 0.44). In men, active grief was associated with high self-criticism and later losses (R(2) = 0.28), difficulty coping (R(2) = 0.18), and despair (R(2) = 0.25) with high self-criticism. A trend was found for poor marital adjustment to be associated with higher levels of difficulty coping and despair in men. CONCLUSION: High levels of self-criticism and later gestational age at time of loss are predictors of increased grief during a pregnancy after a miscarriage or perinatal death. Increased time between loss and subsequent conception is also predictive of increased grief for women. For men, low levels of marital adjustment are predictive of increased grief. These results may be helpful in counselling couples considering pregnancy after a loss.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».