Prenatal Maternal Anxiety in South Asia: A Rapid Best-Fit Framework Synthesis
Notice bibliographique
Résumé
Background Most research efforts towards prenatal maternal anxiety has been situated in high-income countries. In contrast, research from low- and middle-income countries has focused on maternal depression and prenatal maternal anxiety in low- and middle-income countries remains poorly understood. Objectives To examine whether current prenatal maternal anxiety measurement tools capture dimensions of anxiety during pregnancy that are experienced by women in South Asia. Design We conducted a rapid review with best fit framework synthesis, as we wished to map study findings to an a priori framework of dimensions measured by prenatal maternal anxiety tools. Data sources We searched MEDLINE, PsycINFO, and CINAHL and grey literature in November 2016. Studies were included if published in English, used any study design, and focused on women’s experiences of prenatal/antenatal anxiety in South Asia. Review methods Study quality was assessed using the Effective Public Health Practice Project Quality Assessment Tool and Critical Appraisal Skills Programme Qualitative Checklist. Study findings were extracted to an a priori framework derived from pregnancy-related anxiety tools. Results From 4177 citations, 9 studies with 19,251 women were included. Study findings mapped to the a priori framework apart from body image. A new theme, gender inequality, emerged from the studies and was overtly examined through gender disparity, gender preference of fetus, or domestic violence. Conclusions Gender inequality and societal acceptability of domestic violence in South Asian women contextualizes the experience of prenatal maternal anxiety. Pregnancy-related anxiety tools should include domains related to gender inequality to better understand their influence on pregnancy outcomes.
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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 | 0,079 | 0,211 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,010 | 0,015 |
| Bibliométrie | 0,048 | 0,035 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,012 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,001 |
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 ».