Sociodemographic predictors of parenting stress among mothers in disadvantaged settings: evidence from rural and urban study sites in Kenya and Zambia
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background: Parental stress occurs when parenting demands are greater than the resources available to cope with parenting. Previous research has identified household wealth, educational level, marital status, age, and number of dependent children as predictors of parental stress. However, limited evidence exists from sub-Saharan Africa (SSA). This study investigated the sociodemographic predictors of parenting stress among mothers in Kenya and Zambia. Methods: Data were obtained from longitudinal nurturing care evaluation studies conducted in rural and urban study sites in Kenya and Zambia. Mean parental stress scores (PSS) were compared across study sites, and multiple regression modelling was used to examine associations between sociodemographic predictors (household income, educational level, marital status, maternal age, child age, number of children aged <5 years) and PSS, adjusting for clustering and other predictors. Results: The mean PSS was lower in rural study sites and higher in urban sites (Kenya rural: 37.6 [SD=11.8], Kenya urban: 48.8 [SD=4.2], and Zambia rural: 43.0 [SD=9.1]). In addition, mothers’ income and educational level were associated with PSS (income: Kenya rural, β = -0.43; 95% CI[-16.07, -5.74]; P =.003**; Kenya urban, β = -0.33; 95% CI[-6.69, -0.80]; P =.01*; education: Kenya rural, β = -0.24; 95% CI[-8.97, -1.68]; P=.005**). Conclusion: Measures to increase education levels, alleviate poverty, and improve household incomes, such as subsidising childcare, improving parental stress levels, and positive parenting practices, lead to better growth and development of their children. Trial registration: PACTR201905787868050 and PACTR20180774832663
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».