Development, Psychometric Assessment, and Predictive Validity of the Postpartum Childcare Stress Checklist
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Childcare stress has been shown to predict postpartum depression; however, there is little research exploring and validating the dimensions of childcare stress instruments such that preventive interventions can be created. OBJECTIVES: The aim of this study was to develop and psychometrically test an instrument to measure parental perceptions of postpartum childcare stress. METHODS: Using research based on postpartum stress and childcare stress, the Postpartum Childcare Stress Checklist (PCSC) was developed, and content validity was judged by experts. The PCSC was psychometrically assessed in a cohort of 541 women in a health region near Vancouver, Canada, who were followed to 8 weeks postpartum in 2002. The psychometric assessment analyses comprised internal consistency, exploratory factory analysis, concurrent validity, and predictive validity. RESULTS: The 19-item PCSC had good internal consistency (Kuder-Richardson Formula 20 coefficient: 0.81). Exploratory factor analysis revealed the following dimensions: (a) relationship with the partner, (b) caring for the infant, (c) maternal social interactions, and (d) establishing a new routine. Predictive validity analyses showed that PCSC total and subscale scores at 4 weeks were positively correlated with depressive symptomatology, anxiety, and perceived stress and negatively correlated with global and partner support at 8 weeks postpartum. DISCUSSION: The PCSC is a measure of childcare stress with excellent reliability and validity. Upon further testing, it may be used to identify women and couples in need of greater support, individualize postpartum care, and evaluate the effectiveness of preventive interventions.
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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 | 0,010 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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; 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 ».