Interventions for reducing fear of childbirth: A systematic review and meta-analysis of clinical trials
Notice bibliographique
Résumé
Introduction Fear of childbirth (FOC) is a problematic mental health issue during pregnancy and postpartum period. It is essential to identify the most effective approaches to reduce the problem. Objective Using meta-analyses, we aimed to examine the most effective intervention for reduction of FOC. Method We searched the Cochran central register of controlled trials, PubMed, Embase and PsycINFO databases since inception till January 2016 without any language restriction. The reference lists of all included studies were checked for additional published reports and citations of unpublished research. We included randomised control trials and quasi-randomised control trials comparing interventions for treatment of FOC. Two review authors independently assessed trial quality and extracted data. The standardized mean differences (SMD) were pooled using random and fixed effect model. The heterogeneity was determined using the Cochran's test and I 2 index and was further explored in meta-regression model and subgroup analyses. Egger's regression and funnel plot were used for assessing publication bias. Results Ten studies totalling 3984 participants were included from two quasi-experimental and eight randomised clinical trials. Eight studies investigated education and two studies investigated hypnosis-based intervention. The pooled SMD of FOC for the education intervention and hypnosis group in comparison with control group were -0.46 (95% CI-0.73 to -0.19) and -0.22 (95% CI-0.34 to -0.10), respectively. Conclusion Interventions were effective on reducing FOC; however educational interventions reduced FOC twice as high as hypnosis. This result highlights the roll of antenatal education in enhancing childbirth expectations and experiences to enhance maternal and neonatal well-being. Disclosure of interest The authors have not supplied their declaration of competing interest.
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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 | 0,018 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,020 | 0,022 |
| 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) | 0,001 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».