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Enregistrement W3200708689 · doi:10.46747/cfp.6709e257

Key concerns among pregnant individuals during the pandemic

2021· article· en· W3200708689 sur OpenAlexaffvenueabout
Tali Bogler, Neesha Hussain‐Shamsy, Andrée Schuler, Jenna Pirmohamed, Eliane M. Shore, Sheila Wijayasinghe, Cindy‐Lee Dennis, Simone N. Vigod, Lucy C. Barker

Notice bibliographique

RevueCanadian Family Physician · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMaternal Mental Health During Pregnancy and Postpartum
Établissements canadiensWomen's College HospitalThe Society of Obstetricians and Gynaecologists of CanadaInstitute of Health Services and Policy Research
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPandemicPoisson regressionMedicineFamily medicinePregnancyCross-sectional studyDemographyDistressCoronavirus disease 2019 (COVID-19)DiseaseEnvironmental healthInfectious disease (medical specialty)Clinical psychologyPopulation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

<h3>Objective</h3> To determine common sources of concern among pregnant individuals during the coronavirus disease 2019 (COVID-19) pandemic. <h3>Design</h3> A cross-sectional, open, online electronic survey from May 9, 2020, to June 14, 2020. <h3>Setting</h3> Electronic survey open internationally and advertised through Canadian-based social media platforms. <h3>Participants</h3> Eligible participants understood English and had been pregnant during the COVID-19 pandemic (ie, were pregnant at the time of survey completion or had delivered an infant on or after March 11, 2020). <h3>Main outcome measures</h3> Potential sources of concern related to the pandemic, calculated as the proportion of participants who endorsed each concern among those for whom the concern was relevant. Differences in the proportion of individuals endorsing each concern were compared by parity using modified Poisson regression. Frequency of concerns was examined in terms of level of distress, as per the Kessler Psychological Distress Scale (K6), using multivariable linear regression. <h3>Results</h3> Out of 1477 participants, 87.3% were Canadian. Top concerns included the following: hospital policies related to support persons during labour (80.9%), not being able to introduce the baby to family and friends (80.1%), and developing COVID-19 while pregnant (79.2%). Primiparous participants were more likely than multiparous participants to be concerned about accessing in-person prenatal classes (51.5% vs 13.3%; relative risk = 3.88; 95% CI 2.02 to 4.98) and cancellation of hospital tours (35.0% vs 5.6%, relative risk = 6.26; 95% CI 4.25 to 9.20), among other concerns. The mean (SD) K6 score was 6.7 (3.8) within the moderate to high distress range. Number of concerns reported was associated with K6 score in both primiparous (β = 0.24; 95% CI 0.20 to 0.29; <i>P</i> &lt; .0001) and multiparous (β = 0.30; 95% CI 0.24 to 0.36; <i>P</i> &lt; .0001) individuals. <h3>Conclusion</h3> Pregnant individuals have unique concerns during the COVID-19 pandemic and the findings indicate the importance of targeted support strategies to meet the particular needs of both primiparous and multiparous pregnant individuals.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,042
Score d'incertitude au seuil0,882

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,027
Tête enseignante GPT0,271
Écart entre enseignants0,244 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations6
Publié2021
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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