Alcohol and Drug Screening of Newborns: Would Women Consent?
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To examine the conditions under which mothers would consent to alcohol and drug screening of their infants, and to identify predictors of screening consent. METHODS: A cross-sectional survey was administered in person by trained research assistants on the postpartum units of three hospitals in a large Canadian urban centre over four months. The survey was administered to 1509 mothers (78.4% of those eligible) who were fluent in English and had given birth within the preceding 48 hours. RESULTS: Mothers indicated that they would consent to screening of their newborn (1369/1460, 93.8%), and thought all mothers should consent if infants at risk would be more likely to receive effective treatment (1440/1476, 97.6%). Respondents believed that they would consent to screening if they were provided the following information: what would happen if the infant sample was positive for prenatal exposure (1431/1476, 97%); who would have access to the information (1377/1476, 93.4%); how effective medical care would be for the child (1435/1476, 97.4%); and the likelihood that a baby with a positive screen would have a problem (1444/1476, 98.1%). Self-reported alcohol use did not decrease willingness to consent. In a multivariate model, belief that universal screening would not make women feel discriminated against was a significant predictor of consent (adjusted OR 5.9; 95% CI 3.3-10.6). CONCLUSION: Mothers would support a universal newborn alcohol and drug screening program if there was evidence that screening could lead to effective treatment for the mother and baby, and if appropriate resources were available.
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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 | 0,006 | 0,052 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».