Socioeconomic Status and Stress Rate during Pregnancy in Iran
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Stress during pregnancy can have serious adverse outcomes on the mother, the fetus, newborn, children and even adolescents. Socioeconomic status has been recognized as a predictor of stress amongst pregnant women. OBJECTIVES: The first aim of this study was to investigate the role of socioeconomic status in pregnancy stress rates. The second aim was to examine the most important items of socioeconomic status including monthly family income, husband occupational status as well as mother's educational level and their influence on the rate of maternal stress. METHODS: This study was cross-sectional research and was conducted on 210 pregnant women in three trimesters of pregnancy who attended Shahryar hospital for prenatal care between August-October 2012. They completed two questionnaires of Socioeconomic Status and Specific Pregnancy Stress. Collected data were analyzed by SPSS version 19 including T-test, one-way ANOVA and Spearman correlation. RESULTS: In this study, we considered family income, education and husbands' occupations as the most important variables which may influence perceived stress during pregnancy. The mean age of women was 27±4.8 years. The final result showed that there is no significant relationship between SES and pregnancy stress level (P > 0.05), while we found a significant relationship, as well as indirect correlation between husbands' occupational status and pregnancy stress (P < 0.05, r= -0.364). CONCLUSION: Further investigations may be considered for extending the results to all pregnant women. Thus, health officials and universities should finance other studies to investigate this fact and whether other dimensions of SES influence pregnancy stress levels or not.
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 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 | 0,001 | 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 ».