Poor Quality of Sleep among Women during the perinatal period in Ethiopia: Systematic Review and Meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Sleep is a very crucial physiological process for human beings. During pregnancy and the postpartum period, sleep becomes very vital and it needs additional total sleep time for a better pregnancy outcome. However, poor sleep quality remains a major public health concern, particularly for perinatal women. Therefore, the pooled prevalence and risk factors from the study will provide a more conclusive result to take evidence-based measures against poor sleep in perinatal women. Methods Ten published studies with a total of 4,297 participants were included. All appropriate databases and grey literature were searched to get relevant articles. Studies reporting the prevalence and associated risk factors of poor sleep quality among perinatal women were included. The quality of each study was assessed using the Newcastle-Ottawa quality assessment Scale (NOS). Data were extracted using Microsoft Excel 2010 and the analysis was done using STATA version 11 software. The pooled prevalence and its associated factors were determined using the random effect model. Heterogeneity between studies was evaluated using the I2 test. In addition, Publication bias was checked in subjective technique by funnel plot and using Egger’s statistical test. Results The pooled prevalence of poor sleep quality was 44.81% (95% CI = 32.29, 57.34; I2 = 99.1%). Depression ((POR) = 3.87: 95% CI: 1.09, 12.40; I2 = 0.0%) and third-trimester ((POR) = 4.09: 95% CI: 1.05, 15.39; I2 = 0.0%) were risk factors of poor sleep quality. Conclusion More than two-thirds of perinatal women were exposed to poor quality of sleep. This indicates poor quality of sleep is a high health burden in women during the perinatal period in Ethiopia. The Government should incorporate maternal mental health policy along with prenatal and postnatal health care services.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,010 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,015 | 0,027 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».