The association between disrespect and abuse of women during childbirth and postpartum depression: Findings from the 2015 Pelotas birth cohort study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: This study examined the association between disrespect and abuse of women during facility-based childbirth and postpartum depression (PD) occurrence. METHODS: We used data from the 2015 Pelotas (Brazil) Birth Cohort, a population-based cohort of all live births in the city. We assessed 3065 mothers at pregnancy and 3-months after birth. Self-reported disrespect and abuse experiences included physical abuse, verbal abuse, denial of care, and undesired procedures. We estimate the occurrence of each disrespect and abuse type, one or more types and disrespect and abuse score. The Edinburgh Postnatal Depression Scale (EPDS) was used to assess PD. EPDS scores ≥13 and ≥15 indicated at least moderate PD and marked/severe. Odds ratios (OR) were calculated by logistic regression. RESULTS: The prevalence of at least moderate PD and marked/severe PD was 9.4% and 5.7%, respectively. 18% of the women experienced at least one type of disrespect and abuse. Verbal abuse increased the odds of having at least moderate PD (OR = 1.58; 95%CI 1.06-2.33) and marked/severe PD (OR = 1.69; 95%CI 1.06-2.70) and the effect among women who did not experience antenatal depressive symptoms was greater in comparison to those who did (OR = 2.51; 95%CI 1.26-5.04 and OR = 4.27; 95%CI 1.80-10.12). Physical abuse increased the odds of having marked/severe PD (OR = 2.28; 95%CI 1.26-4.12). Having experienced three or more mistreatment types increased the odds of at least moderate PD (OR = 2.90; 95%CI 1.30 - 35.74) and marked/severe PD (OR=3.86; 95%CI 1.58-9.42). LIMITATIONS: Disrespect and abuse experiences during childbirth were self-reported. CONCLUSIONS: Disrespect and abuse during childbirth increased the odds of PD three months after birth. Strategies to promote high quality and respectful maternal health care are needed to prevent mother-child adverse outcomes.
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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) | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».