Childbirth fear in the USA during the COVID-19 pandemic: key predictors and associated birth outcomes
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background and objectives Childbirth fear, which has been argued to have an adaptive basis, exists on a spectrum. Pathologically high levels of childbirth fear is a clinical condition called tokophobia. As a chronic stressor in pregnancy, tokophobia could impact birth outcomes. Many factors associated with tokophobia, including inadequate labor support, were exacerbated by the COVID-19 pandemic. Methodology We used longitudinally collected data from a convenience sample of 1775 pregnant persons in the USA to evaluate the association between general and COVID-19 pandemic-related factors and tokophobia using the fear of birth scale. We also assessed associations between tokophobia, low birth weight and preterm birth when adjusting for cesarean section and other covariates among a subset of participants (N = 993). Results Tokophobia was highly prevalent (62%). Mothers who self-identified as Black (odds ratio (OR) = 1.90), had lower income (OR = 1.39), had less education (OR = 1.37), had a high-risk pregnancy (OR = 1.65) or had prenatal depression (OR = 4.95) had significantly higher odds of tokophobia. Concerns about how COVID-19 could negatively affect maternal and infant health and birth experience were also associated with tokophobia (ORs from 1.51 to 1.79). Tokophobia was significantly associated with increased odds of giving birth preterm (OR = 1.93). Conclusions and implications Tokophobia increases the odds of preterm birth and is more prevalent among individuals who are Black, have a lower income, and have less education. Tokophobia may, therefore, be an underappreciated contributor to inequities in US birth outcomes. The COVID-19 pandemic likely compounded these effects.
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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 | 0,004 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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 ».