Predictors of Infant Care Competence Among Mothers With Postpartum Depression
Notice bibliographique
Résumé
Background/objective: Postpartum depression is linked to decreased quality mother-infant interactions and long-term negative impacts on children’s behavior and health. Infant care competence may be reduced by postpartum depression and other maternal or environmental variables. Thus, the objective of this study was to explain factors that contribute to perceived infant care competence among mothers with postpartum depression. Methods: Multiple regression analysis and correlational analysis were conducted to study associations between the predictors (depression severity, social support, child development, family functioning) and the outcome of perceived infant care competence among a peer support intervention study for mothers with postpartum depression (n = 55). Results: Child development, specifically communication ( P = .04), gross ( P = .00) and fine ( P = .00) motor skills, problem solving ( P = .00), and personal-social development ( P = .01), explained maternal perceptions of responsiveness, an aspect of infant care competence. The best-fit model was obtained for the responsiveness subscale, in which 37% of the variance was explained by mothers’ reports of infants’ fine motor skills ( P = .000) and nurturance ( P = .039) as an aspect of social support and family functioning ( P = .078). Conclusions: Recognition of the importance of infant development to perceived infant care competence, particularly mothers’ perceptions of infant responsiveness, may offer targets for intervention. Helping mothers identify infant cues and milestones that signal infant responsiveness may be beneficial. Moreover, social support and family functioning may be targets for intervention to promote perceived infant care competence in mothers affected by postpartum depression.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».