Maternal-Child Health Outcomes from Pre- to Post-Implementation of a Trauma-Informed Care Initiative in the Prenatal Care Setting: A Retrospective Study
Notice bibliographique
Résumé
Background: There has been an increase in use of trauma-informed care (TIC) approaches, which can include screening for maternal Adverse Childhood Experiences (ACEs) during prenatal care. However, there is a paucity of research showing that TIC approaches are associated with improvements in maternal or offspring health outcomes. Using retrospective file review, the current study evaluated whether differences in pregnancy health and infant birth outcomes were observed from before to after the implementation of a TIC approach in a low-risk maternity clinic, serving women of low medical risk. Methods: Demographic and health data were extracted from the medical records of 601 women (n = 338 TIC care, n = 263 pre-TIC initiative) who received prenatal care at a low-risk maternity clinic. Cumulative risk scores for maternal pregnancy health and infant birth outcomes were completed by health professionals. Results: Using independent chi-squared tests, the proportion of women without pregnancy health risks did not differ for women from before to after the implementation of TIC, χ2 (2, 601) = 3.75, p = 0.15. Infants of mothers who received TIC were less likely to have a health risk at birth, χ2 (2, 519) = 6.17, p = 0.046. Conclusion: A TIC approach conveyed modest benefits for infant outcomes, but not maternal health in pregnancy. Future research examining other potential benefits of TIC approaches are needed including among women of high socio-demographic and medical risk.
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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 | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».