Physical Activity during Pregnancy may Mitigate Adverse Outcomes Resulting from COVID-19 and Distancing Regulations: Perspectives of Prenatal Healthcare Providers in the Southern Region of the United States
Notice bibliographique
Résumé
International Journal of Exercise Science 14(3): 1138-1150, 2021. Prenatal physical activity (PA) may mitigate adverse outcomes that have increased as a result of the coronavirus pandemic, including poor maternal mental health. This study explored the perspectives of prenatal healthcare providers (PHCP) on maternal PA during the pandemic and identified resources providers would like to have to inform clinical discussions and prescription of PA. Semi-structured interviews were completed with PHCPs following a qualitative description approach. A content analysis coded data to inform three study objectives: 1. Changes to maternal health, 2. The role prenatal PA can have during a pandemic, 3. Resources PHCPs would find helpful to discuss and prescribe PA. Nine PHCPs completed interviews. Changes to maternal health include an increase in stress, fear surrounding labor and delivery, and risk of pre-existing problematic behaviors (e.g., substance abuse). PA was identified as helpful for improving mental health and preventing excessive gestational weight gain (EGWG). Providers expressed interest in having low cost referral options for prenatal PA that are accessible from home. PHCPs suggest PA during the pandemic can improve maternal mental health and prevent EGWG. To support clinical discussions and prescriptions of prenatal PA, knowledge translation initiatives should include informing PHCPs of referral resources for low cost at-home fitness options.
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 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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».