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Enregistrement W4212803890 · doi:10.9778/cmajo.20210136

Pregnant people’s responses to the COVID-19 pandemic: a mixed-methods, descriptive study

2022· article· en· W4212803890 sur OpenAlexaffvenueabout
Hamideh Bayrampour, Sukhpreet K. Tamana, Amélie Boutin

Notice bibliographique

RevueCMAJ Open · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMaternal Mental Health During Pregnancy and Postpartum
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPandemicFeelingAnxietyThematic analysisDescriptive statisticsPopulationPsychologyMedicineQualitative propertyDescriptive researchQualitative researchFamily medicineClinical psychologyPsychiatryCoronavirus disease 2019 (COVID-19)DiseaseEnvironmental healthSocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Given the extent of the COVID-19 pandemic and uncertainty around the timing of its containment, understanding the experiences and responses of the perinatal population is essential for planning responsive maternity care both during and after the pandemic. The aim of this study was to explore the experiences of pregnant people and their responses to the COVID-19 pandemic, and to identify how health care providers can support this population. METHODS: This was a mixed-methods, descriptive study with cross-sectional and qualitative descriptive components. We conducted the study between Mar. 20 and May 31, 2020, in British Columbia, Canada. Any pregnant person at any gestational age living in BC was eligible to participate. We collected quantitative data using online survey tools, including the Edinburgh Postnatal Depression Scale (EPDS) and the 7-item Generalized Anxiety Disorder questionnaire (GAD-7). We collected qualitative data using open-ended questions to explore people's thoughts, feelings and experiences during the pandemic. Participants were recruited using study posters distributed via prenatal care clinics and classes, LifeLabs and social media across the province. We used thematic and descriptive analyses to analyze the data, and we integrated the qualitative and quantitative findings at the interpretation level. RESULTS: = 34) reported anxiety and depressive symptoms, as measured by the GAD-7 and EPDS, respectively. Overarching themes that emerged from the qualitative data included uncertainty about birth plans and setting, added burden to existing health and social disparities, perceived or projected lack of support or limited support, concerns about early development, and struggle over managing multiple demands. Perceived maternity care needs included mental health support, maintaining prenatal care, frequent and proactive check-ins to build rapport, and recommendations specific to the pandemic. INTERPRETATION: We found that the impact of the COVID-19 pandemic on the pregnant population has been substantial. The findings of this mixed-methods study can be used to help plan informed and evidence-based health care interventions to mitigate adverse effects and support mothers and families.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,406
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,129
Tête enseignante GPT0,443
Écart entre enseignants0,314 · 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.

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

Citations13
Publié2022
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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