A Concept Analysis of Maternal Resilience against Pregnancy-Related Mental Health Challenges in Low- and Middle-Income Countries
Notice bibliographique
Résumé
Suicide accounts for 33% of deaths of women during the postnatal period in many low- and middle-income countries (LMICs). Resilience refers to an ability to adapt and recover from adversity or misfortune. Resilience building against mental health challenges during pregnancy and the postnatal period is critical for women to raise their child efficiently and maintain a healthy life. The exploration of maternal resilience against mental health challenges including its developmental processes and the determinants of its successful or unsuccessful cultivation among mothers during pregnancy and childbirth is of paramount importance. Understanding why a subset of mothers effectively develops resilience while others significantly struggle is critical for devising targeted interventions and support mechanisms aimed at improving maternal well-being. This inquiry not only seeks to delineate the factors that contribute to or hinder the development of resilience but also aims to inform the creation of comprehensive support systems that can bolster maternal health outcomes. This paper endeavors to present a comprehensive analysis of maternal resilience, aiming to cultivate a nuanced and profound understanding of the concept within the framework of previous traumatic events and adverse pregnancy outcomes in LMICs. The eight-step method approach proposed by Walker and Avant was utilized for this concept analysis. Several defining attributes were identified in the analysis including social adaptation, support system, optimistic approach, and mindfulness. This analysis contributes to knowledge advancement regarding maternal resilience and provides nurses and other healthcare professionals with a clear understanding of the concept of maternal resilience to help promote resilience among mothers.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».