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Enregistrement W2135360808 · doi:10.1080/01443610400023064

Predictors of women's physical health problems after childbirth

2005· article· en· W2135360808 sur OpenAlexaffabout
Donna Ansara, Marsha M. Cohen, Ruth Gallop, Rose Kung, Berit Schei

Notice bibliographique

RevueJournal of Psychosomatic Obstetrics & Gynecology · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePregnancy-related medical research
Établissements canadiensHealth Sciences CentreUniversity of TorontoSunnybrook Health Science Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésChildbirthMedicineEpisiotomyPregnancyDepression (economics)HeadachesObstetricsPhysical abuseHemorrhoidsVaginal deliveryLogistic regressionPsychiatryPoison controlInjury preventionSexual abuse

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The objectives of this study were to document the extent and the correlates of common physical health symptoms in women two months after childbirth. Of special interest was determining whether violence and depression histories increase the risk for experiencing these symptoms. Participants were recruited in six Toronto-area hospitals and were interviewed by telephone 8-10 weeks later. Two hundred of the 332 (60.2%) women who were approached completed the study. Most women (96%) reported at least one physical health symptom 2 months postnatally (Mean = 3.4, SD = 2.0). Stepwise logistic regression was conducted for each outcome. Antenatal depression was a significant predictor of excessive fatigue and bad headaches. Sick leave during pregnancy predicted postpartum backaches. Adult emotional abuse and household income were associated with bowel problems. Episiotomy, maternal complications, and planned pregnancy predicted perineal pain. Finally, being Canadian born and having an assisted vaginal delivery increased the risk for hemorrhoids while cesarean section decreased the risk. A high prevalence of physical symptoms was found in women after childbirth. History of depression and violence were implicated in the occurrence of some of these symptoms. Other important predictors included demographic, maternal, and delivery-related factors.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,026
Score d'incertitude au seuil0,052

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,005
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 savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,308
Écart entre enseignants0,296 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations96
Publié2005
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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