Integrating trauma- and violence-informed care in perinatal services to support adolescent mothers in low and middle-income countries: a call to action
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Adolescent pregnancy is a significant global health issue, particularly prevalent in low- and middle-income countries (LMICs). In these regions, adolescent pregnancy is often seen as deviant, irresponsible, and shameful behavior, impacting not just the young mother but her entire family and community. Consequently, adolescent mothers frequently face ostracization, stigma, and discrimination from their families and communities. Many also endure various forms of trauma and violence before and during pregnancy. These traumatic experiences disproportionately affect the mental health of adolescent mothers in LMICs, influencing their ability to access perinatal services and which can affect their physical health and well-being, as well as that of their unborn children. When systems, guidelines and healthcare providers in perinatal services are not supported to adopt trauma- and violence-informed care (TVIC) principles, they risk perpetuating or overlooking the trauma experienced by adolescent mothers. This paper emphasizes that the perinatal environment in LMICs often does not feel safe for either adolescent mothers or their healthcare providers, potentially leading to re-traumatization. Therefore, implementing TVIC can help create safer perinatal services for both adolescent mothers and their providers.
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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 | 0,019 | 0,034 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,004 |
| Communication savante | 0,009 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,015 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,016 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,001 |
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 ».