An environmental scan of impacts and interventions for women with methamphetamine use in pregnancy and their children
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Indigenous women are overrepresented among people who use (PWU) methamphetamine (MA) due to colonialism and intergenerational trauma. Prenatal methamphetamine exposure (PME) is increasing as the number of PWUMA of childbearing age grows. Yet impacts of MA in pregnancy and effective interventions are not yet well understood. OBJECTIVE: We conducted an environmental scan of published and grey literature (2010-2020) to determine effects of MA use in pregnancy for mothers and their offspring, effective interventions and implications for Indigenous women. SEARCH STRATEGY: A strategic search of Ovid Medline, Embase, ProQuest-Public Health and CINAHL databases identified academic literature, while Google and ProQuest-Public Health identified grey literature. SELECTION CRITERIA: Article selection was based on titles, abstracts and keywords. The time frame captured recent MA composition and excluded literature impacted by coronavirus disease 2019. DATA COLLECTION AND ANALYSIS: Data extracted from 80 articles identified 463 results related to 210 outcomes, and seven interventions. Analysis focused on six categories: maternal, neonatal/infant, cognitive, behavioral, neurological, and interventions. MAIN RESULTS: Maternal outcomes were more congruent than child outcomes. The most prevalent outcomes were general neonatal/infant outcomes. CONCLUSION: A lack of Indigenous-specific research on PME and interventions highlights a need for future research that incorporates relevant historical and sociocultural contexts.
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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 | 0,005 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| 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 ».