Stress maternel prénatal en contexte de pandémie de la COVID‑19 : vécu des femmes enceintes au Québec
Notice bibliographique
Résumé
Introduction : Les changements dans l’accompagnement des femmes enceintes et les conditions d’accouchement en raison de la pandémie de la COVID-19 peuvent augmenter le stress vécu pendant la grossesse. Cette étude vise à examiner le stress maternel prénatal dans le contexte de la pandémie et les variables associées à ses variations. Méthode : 180 femmes enceintes de la province de Québec ont rapporté leur stress général, l’impact de la pandémie sur leur grossesse, leur stress par rapport à la pandémie, leurs données sociodémographiques ainsi que des informations sur leur grossesse et leur exposition à la pandémie. Résultats : 16 % des femmes de l’échantillon rapportent un niveau de stress général élevé, 34 % rapportent que la pandémie a un impact important sur leur grossesse et 9 % rapportent un niveau de stress élevé par rapport à la pandémie. Le jeune âge des mères, la présence d’autres enfants dans la famille, un nombre de semaines de confinement plus élevé pendant la grossesse et le fait d’avoir subi un test de dépistage pendant la grossesse sont associés à un stress global plus élevé. Les mères rapportent un impact perçu de la pandémie sur la grossesse plus élevé lorsqu’elles n’ont pas d’autres enfants, n’ont pas vécu de malaises ou de complications pendant la grossesse, ont consommé de l’alcool en période prénatale et lorsqu’un membre de leur famille immédiate a obtenu un résultat positif à la COVID-19 pendant la grossesse. Conclusion : Les caractéristiques des futures mères, de leur grossesse et leur exposition à la COVID-19 devraient être considérées dans l’offre de services en période prénatale et dans le suivi des enfants nés dans le contexte de la pandémie.
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 | 0,002 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
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 ».