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Enregistrement W4307958115 · doi:10.1016/j.contraception.2022.10.007

Unwanted abortion disclosure and social support in the abortion decision and mental health symptoms: A cross-sectional survey

2022· article· en· W4307958115 sur OpenAlexaboutno aff
M. Antonia Biggs, Matthew Driver, Shelly Kaller, Lauren Ralph

Notice bibliographique

RevueContraception · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueReproductive Health and Contraception
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesClinical and Translational Science Institute, University of California, San FranciscoEunice Kennedy Shriver National Institute of Child Health and Human DevelopmentOffice of Research on Women's HealthNational Institute of Child Health and Human DevelopmentClinical and Translational Science Institute, University of FloridaUniversity of California, San Francisco
Mots-clésAbortionMedicineAnxietyDepression (economics)PsychiatrySocial supportConfidence intervalCross-sectional studyQuarter (Canadian coin)PregnancyDemographyFamily medicinePsychologySocial psychologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: To assess the extent of unwanted abortion disclosure and levels of social support in the abortion decision and their association with depression, anxiety, and stress. STUDY DESIGN: From January to June 2019, we surveyed people presenting for abortion at four clinics in California, New Mexico, and Illinois regarding their experiences accessing abortion. We used multivariable regression to examine associations between unwanted abortion disclosure and social support in the abortion decision, and symptoms of depression, anxiety and stress. RESULTS: Among 1092 people approached, 784 (72% response rate) eligible individuals initiated the survey, and 746 responded to the unwanted abortion disclosure item and were included in analyses. Over one-quarter (27%) told someone they would have preferred not to tell about their decision, mostly due to obstacles getting to the appointment-time to appointment (46%), travel distance (33%), and costs (32%). Three-quarters (74%, n=546) had at least one person in their life who supported the abortion decision "very much"; 20% had someone who supported the decision "not at all." In adjusted analyses, unwanted abortion disclosure was associated with more symptoms of depression (B = 0.62, 95% confidence interval: 0.28, 0.95), anxiety (B = 1.79; 95% CI: 0.76, 2.82) and stress (B = 1.80, 95% CI: 0.64, 1.72). People also had more symptoms of depression and stress when one or more person (B = 0.64; 95% CI: 0.27, 1.02 and B = 0.75, 95% CI: 0.15, 1.35, respectively) or the man involved in the pregnancy (B = 0.67, 95% CI: 0.16, 1.18 and B = 0.96, 95% CI: 0.13, 1.78, respectively) supported their decision "not at all" (vs "very much" support). CONCLUSION: Being forced to disclose the abortion decision due to logistical and cost constraints may be harmful to people's mental health. IMPLICATIONS: Logistical burdens such as travel, time to access care, and costs needed to access abortion may force people seeking abortion to involve others who are unsupportive in the abortion decision having negative implications for their mental health.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,021

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,355
Écart entre enseignants0,331 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations24
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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