Previous experiences of pregnancy and early motherhood among women living with HIV: a latent class analysis
Notice bibliographique
Résumé
Previous maternity experiences may influence subsequent reproductive intentions and motherhood experiences. We used latent class analysis to identify patterns of early motherhood experience reported for the most recent live birth of 905 women living with HIV enrolled in the Canadian HIV Women's Sexual and Reproductive Health Cohort Study (CHIWOS). Four indicators were used: difficulties getting pregnant, feelings when finding out pregnancy, feelings during pregnancy, and feelings during the first year postpartum. Most (70.8%) pregnancies analyzed occurred before HIV diagnosis. A four-class maternity experience model was selected: "overall positive experience" (40%); "positive experience with postpartum challenges" (23%); "overall mixed experience" (14%); and "overall negative experience" (23%). Women represented in the "overall negative experience" class were more likely to be younger at delivery, to not know the HIV status of their pregnancy partner, and to report previous pregnancy termination. Women represented in the "positive experience with postpartum challenges" class were more likely to report previous miscarriage, stillbirth or ectopic pregnancy. We found no associations between timing of HIV diagnosis (before, during or after pregnancy) and experience patterns. Recognition of the different patterns of experiences can help providers offer a more adapted approach to reproductive counseling of women with HIV.
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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) | 0,001 | 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 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 ».