First-trimester preeclampsia screening and prevention: impact on patient satisfaction and anxiety
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Preeclampsia affects between 2% and 5% of pregnant people in North America. First-trimester preeclampsia screening based on the Fetal Medicine Foundation risk calculation algorithm combined with treatment of high-risk patients with aspirin effectively reduces the incidence of preterm preeclampsia more than the currently used risk factor-based screening. However, the impact of such screening on patient satisfaction and maternal anxiety is unknown. OBJECTIVE: This study aimed to assess the impact of first-trimester prediction and prevention of preterm preeclampsia on patient satisfaction and anxiety. STUDY DESIGN: were contacted 6 weeks postpartum to complete an online patient satisfaction survey, designed to assess their satisfaction with the screening program and their levels of trait anxiety (using an abbreviated version of the State-Trait Anxiety Inventory [STAIT-5]). In addition to assessing overall patient satisfaction, the level of patient satisfaction was stratified and compared according to levels of patient risk for preterm preeclampsia. RESULTS: Between June 2021 and December 2021, surveys were emailed to 765 participants. The response rate was 47.80% (358/765). Overall, 93% of participants reported high levels of satisfaction with preterm preeclampsia screening (70%-100%), and 98% stated that they would recommend the screening to all pregnant patients. With respect to levels of satisfaction with the program's support in reducing feelings of worry and anxiety, 87.9% of the total sample reported high satisfaction (70%-100%). The level of clinically significant symptoms of anxiety did not differ significantly between low- and high-risk groups (8% vs 10.8%, respectively). CONCLUSION: Overall, first-trimester preeclampsia screening was associated with high patient satisfaction and did not lead to differences in patient anxiety between those with high- and low-risk screen results.
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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 ».