Pediatricians’ and health visitors’ views towards detection and management of maternal depression in the context of a weak primary health care system: a qualitative study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The present study's aim has been to investigate, identify and interpret the views of pediatric primary healthcare providers on the recognition and management of maternal depression in the context of a weak primary healthcare system. METHODS: Twenty six pediatricians and health visitors were selected by using purposive sampling. Face to face in-depth interviews of approximately 45 minutes duration were conducted. The data were analyzed by using the framework analysis approach which includes five main steps: familiarization, identifying a thematic framework, indexing, charting, mapping and interpretation. RESULTS: Fear of stigmatization came across as a key barrier for detection and management of maternal depression. Pediatric primary health care providers linked their hesitation to start a conversation about depression with stigma. They highlighted that mothers were not receptive to discussing depression and accepting a referral. It was also revealed that the fragmented primary health care system and the lack of collaboration between health and mental health services have resulted in an unfavorable situation towards maternal mental health. CONCLUSIONS: Even though pediatricians and health visitors are aware about maternal depression and the importance of maternal mental health, however they fail to implement detection and management practices successfully. The inefficiently decentralized psychiatric services but also stigmatization and misconceptions about maternal depression have impeded the integration of maternal mental health into primary care and prevent pediatric primary health care providers from implementing detection and management practices.
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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 | 0,001 | 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 ».