Definitions, measurements and prevalence of fear of childbirth: a systematic review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Fear of Childbirth (FOC) is a common problem affecting women's health and wellbeing, and a common reason for requesting caesarean section. The aims of this review were to summarise published research on prevalence of FOC in childbearing women and how it is defined and measured during pregnancy and postpartum, and to search for useful measures of FOC, for research as well as for clinical settings. METHODS: Five bibliographic databases in March 2015 were searched for published research on FOC, using a protocol agreed a priori. The quality of selected studies was assessed independently by pairs of authors. Prevalence data, definitions and methods of measurement were extracted independently from each included study by pairs of authors. Finally, some of the country rates were combined and compared. RESULTS: In total, 12,188 citations were identified and screened by title and abstract; 11,698 were excluded and full-text of 490 assessed for analysis. Of these, 466 were excluded leaving 24 papers included in the review, presenting prevalence of FOC from nine countries in Europe, Australia, Canada and the United States. Various definitions and measurements of FOC were used. The most frequently-used scale was the W-DEQ with various cut-off points describing moderate, severe/intense and extreme/phobic fear. Different 3-, 4-, and 5/6 point scales and visual analogue scales were also used. Country rates (as measured by seven studies using W-DEQ with ≥85 cut-off point) varied from 6.3 to 14.8%, a significant difference (chi-square = 104.44, d.f. = 6, p < 0.0001). CONCLUSIONS: Rates of severe FOC, measured in the same way, varied in different countries. Reasons why FOC might differ are unknown, and further research is necessary. Future studies on FOC should use the W-DEQ tool with a cut-off point of ≥85, or a more thoroughly tested version of the FOBS scale, or a three-point scale measurement of FOC using a single question as 'Are you afraid about the birth?' In this way, valid comparisons in research can be made. Moreover, validation of a clinical tool that is more focussed on FOC alone, and easier than the longer W-DEQ, for women to fill in and clinicians to administer, is required.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,016 | 0,080 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,015 | 0,017 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».