Development of the Creating Comfort in Choice Theory of Decision Making Regarding Antidepressant Use in Pregnancy: “The Biggest Decision I’ve Ever Made”
Notice bibliographique
Résumé
Prenatal depression affects approximately 10% to 15% of women. Guidelines recommend supporting women to make informed treatment decisions; however, minimal evidence exists regarding this decision-making process. This study aimed to develop a constructivist grounded theory of prenatal antidepressant treatment decision-making. Semi-structured interviews were conducted with purposively sampled women from the community or specialty clinics (N = 31). Iterative data collection and analysis, theoretical sampling, and member checking supported model sufficiency. In the Creating Comfort in Choice theory that we developed, participants were highly conscious of societal stigma toward mental illness and prenatal medication use, so fear, anxiety, and guilt dominated decision-making. Participants navigated dynamically among three clusters of decision-making activities: seeking information, making sense of information, and self-soothing. “Seeking information” included internal and external processes. In “making sense of information,” participants appraised available evidence. In “self-soothing,” participants engaged in coping strategies to try to alleviate painful emotions. The Creating Comfort in Choice theory can support patient-oriented decision-making regarding prenatal mental healthcare.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».