Interest in prenatal stress management training: association with medical risk and mental health
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The objective of this study was to document levels of interest in stress management training (SMT) during pregnancy, including differences in interest in SMT across levels of medical risk in pregnancy. We also sought to assess differences in pregnancy-specific stress, prenatal worry and depressed mood across levels of medical risk in pregnancy and investigate predictors of interest in SMT. METHODS: We surveyed 379 English-speaking, pregnant people living in Vancouver, Canada, between November 2007 and November 2010. Questionnaires were administered during the third trimester and assessed interest and preferred format of SMT, pregnancy-specific stress, prenatal worry, depressed mood and medical risk in pregnancy. RESULTS: Interest in stress management training programmes during pregnancy was common, with 32% of participants being quite-to-very interested. Preference was split between self-guided study (41%), group counselling (38%) and one-on-one counselling (34%). Higher pregnancy-specific stress and depressed mood, but not medical risk in pregnancy, were associated with higher interest in SMT. Participants experiencing higher stress levels or lower medical risk were more interested in one-on-one counselling. CONCLUSION: Findings indicate that subjective distress rather than objective circumstances is a better predictor of interest in SMT. Care providers should inquire early-on about interest in SMT during pregnancy and ensure awareness of SMT options.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| 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) | 0,002 | 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 ».