Perinatal Distress in Women in Low- and Middle-Income Countries: Allostatic Load as a Framework to Examine the Effect of Perinatal Distress on Preterm Birth and Infant Health
Notice bibliographique
Résumé
In low- and middle-income countries (LMIC), determinants of women's and children's health are complex and differential vulnerability may exist to risk factors of perinatal distress and preterm birth. We examined the contribution of maternal perinatal distress on preterm birth and infant health in terms of infant survival and mother-infant interaction. A critical narrative and interpretive literature review was conducted. Peer-reviewed electronic databases (MEDLINE, Embase, Global Health, CINHAL), grey literature, and reference lists were searched, followed by a consultation exercise. The literature was predominantly from high-income countries. We identify determinants of perinatal distress and explicate changes in the hypothalamic-pituitary-adrenal axis, sympathetic, immune and cardiovascular systems, and behavioral responses resulting in pathophysiological effects. We suggest cultural-neutral composite measures of allostatic mediators (i.e., several biomarkers) of maternal perinatal distress as objective indicators of dysregulation in body systems in pregnant women in LMIC. Understanding causal links of maternal perinatal distress to preterm birth in women in LMIC should be a priority. The roles of allostasis and allostatic load are considered within the context of the health of pregnant women and fetuses/newborns in LMIC with emphasis on identifying objective indicators of the level of perinatal distress and protective factors or processes contributing to resilience while facing toxic stress. We propose a prospective study design with multiple measures across pregnancy and postpartum requiring complex statistical modeling. Building research capacity through partnering researchers in high-income countries and LMIC and reflecting on unique ethical challenges will be important to generating new knowledge in LMIC.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 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 | 0,002 |
| 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 ».