Preterm Delivery and Psycho–Social Determinants of Health Based on World Health Organization Model in Iran: A Narrative Review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Preterm delivery is still the primary cause of mortality and morbidity in infants, which shows a problematic condition in the care of pregnant women all over the world. This review study describes prevalence and psycho - socio-demographic as well as obstetrical risk factors related to live preterm delivery (PTD) in the recent decade in Iran. METHODS: A narrative review was performed in Persian and international databases including PubMed, SID, Google Scholar, Iran Medex, Magiran and Irandoc from 2001 to 2010 with following keywords: preterm delivery and pregnancy outcomes with (prevalence, socioeconomic condition, structural determinant, Intermediary determinants, Psychosocial factor, Behavioral factor and Maternal circumstance, Health system). All of article was reviewed then categorized based on WHO model. RESULTS: Totally 52 article were reviewed and 35 articles were selected, of which 26 were cross-sectional or longitudinal, 9 were analytical (cohort or case-control). The prevalence rates of preterm delivery in different cities of Iran were reported between 5.6% in Quom to 39.4% in Kerman. The most common social factors in structural determinant were educational level of mother, and in intermediary determinants were Psychosocial factor (maternal anxiety and stress during pregnancy), Behavioral factor and Maternal circumstance (violation and trauma) and in Health system, lack of prenatal care. CONCLUSION: The prevalence rate of preterm delivery is a matter of concern. Since many psycho-social factors may affect on the condition and its high rate in poor communities might reveals a causal relationship among biological and psychosocial factors, performing etiological investigations is recommended.
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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 | 0,005 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».