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Enregistrement W4396666278 · doi:10.1377/hlthaff.2023.00742

Extended Paid Maternity Leave Associated With Improved Maternal Mental Health In Hong Kong

2024· article· en· W4396666278 sur OpenAlexaff
Ellie Bostwick Andres, Xinyu Du, Sharon Pang, Jiayi Noel Liang, Jiaxi Ye, Marie Tarrant, Sofie Shuk-Fei Yung, JM Johnston, Kris Yuet Wan Lok, Jianchao Quan

Notice bibliographique

RevueHealth Affairs · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMaternal Mental Health During Pregnancy and Postpartum
Établissements canadiensUniversity of British Columbia, Okanagan CampusKelowna General Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMental healthMaternity leaveMaternal healthMedicineNursingEnvironmental healthPsychologyPsychiatryPopulationHealth servicesSick leavePhysical therapy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In July 2020, Hong Kong extended statutory paid maternity leave from ten weeks to fourteen weeks to align with International Labour Organization standards. We used the policy enactment as an observational natural experiment to assess the mental health implications of this policy change on probable postnatal depression (Edinburgh Postnatal Depression Scores of 10 or higher) and postpartum emotional well-being. Using an opportunistic observational study design, we recruited 1,414 survey respondents with births before (August 1-December 10, 2020) and after (December 11, 2020-July 18, 2022) policy implementation. Participants had a mean age of thirty-two, were majority primiparous, and were mostly working in skilled occupations. Our results show that the policy was associated with a 22 percent decrease in mothers experiencing postnatal depressive symptoms and a 33 percent decrease in postpartum emotional well-being interference. Even this modest change in policy, an additional four weeks of paid leave, was associated with significant mental health benefits. Policy makers should consider extending paid maternity leave to international norms to improve mental health among working mothers and to support workforce retention.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,214
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,016
Tête enseignante GPT0,303
Écart entre enseignants0,287 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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