Treatment of nausea in pregnancy: a cross-sectional multinational web-based study of pregnant women and new mothers
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The factors related to the treatment of nausea during pregnancy have not yet been investigated in several countries simultaneously. The present study aimed to describe differences in self-reported nausea during pregnancy and the patterns of use for both conventional and herbal medicines across countries. The factors related to nausea and its treatment and the relationships between different self-reported co-morbidities and nausea were also investigated. METHODS: This cross-sectional study used data collected by a web-based questionnaire distributed between October 2011 and February 2012 in several countries within five regions: Western, Northern, and Eastern Europe, North America, and Australia. Women who were pregnant or had a child less than one year old were eligible to participate. RESULTS: A total of 9113 women were included in the study, whereof 6701 (73.5%) had experienced nausea during pregnancy. Among respondents with nausea, conventional medicines were used by 1201 (17.9%) women and herbal medicines by 556 (8.3%) women. The extent of self-reported nausea and its treatment varied by country. Education, working status, and folic acid use were significantly associated with the use of conventional medicines against nausea. Respondents who had nausea also had a high burden of co-morbidity. CONCLUSION: The prevalence of nausea was high across all participating countries but its treatment varied, possibly due to cultural differences and differences in attitudes towards medicines. A high degree of co-morbidity was found among respondents with nausea.
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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 | 0,000 | 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 ».