Infertility-related distress and clinical targets for psychotherapy: a qualitative study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: An estimated 30%-40% of women attending infertility tertiary care facilities experience clinically significant depression and anxiety. However, current psychological interventions for infertility are only modestly effective in this population. In this study, we aimed to identify the specific psychological components of infertility-related distress to assist in the development of a more targeted and effective therapeutic intervention. To our knowledge, this study is the first of its kind to include the views and opinions of mental health professionals who specialise in the field of infertility and the first to explore therapies currently used by mental health professionals. DESIGN: A qualitative approach using semistructured individual interviews and focus group interviews with women who have experience with infertility and also mental health professionals specialising in the field of infertility. Thematic analysis was used to identify patterns and themes emerging from the data. PARTICIPANTS: Twenty-one women (aged 25-41 years) struggling to conceive for ≥12 months and 14 mental health professionals participated in semistructured interviews about the psychological challenges related to infertility. RESULTS: Five themes, each divided into subthemes, emerged from the data and these were developed into a model of infertility-related distress. These five themes are: (1) anxiety, (2) mood disturbance, (3) threat to self-esteem, identity and purpose, (4) deterioration of the couple and (5) weakened support network. In addition, therapeutic techniques used by mental health professionals were identified. CONCLUSIONS: The results of this study suggest specific clinical targets that future interventions treating infertility-related distress should address.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».