Pregnancy after amputation: A national survey of prosthetic and mobility outcomes in women with lived experience
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: In pregnancy, women with limb loss or deficiency or lower extremity amputations (LEAs) may experience physiologic changes affecting mobility, prosthesis use, and/or pain. However, little is known about the pregnancy-related experiences of these women. OBJECTIVE: The objective of this research was to characterize pregnancy-related experiences including complications, impact on prosthesis use, gait aid use, and mobility for women with LEAs. STUDY DESIGN: A national, self-administered online survey. Data were analyzed using descriptive statistics. Thematic analyses were performed on open-ended questions. Participants were women with 1 or more LEA(s) who had been pregnant within the last 5 years and were recruited via social media, LEA clinics, and word of mouth. RESULTS: Sixteen women from 4 Canadian provinces completed the survey describing 31 pregnancies. A total of 9 had acquired LEAs and 7 had congenital LEAs. All but 1 respondent had unilateral LEAs; most common level was transfemoral (38%). All wore a prosthesis daily and were K-level 4 ambulators. Five (31%) had to decrease or stop prosthesis use, and 6 (25%) required a gait aid or wheelchair during pregnancy. The most common pregnancy-associated complications were low back pain (64%), changes to limb size/prosthesis comfort (64%), reduced balance (44%), falls (38%), and postpartum depression (25%). CONCLUSION: This survey is the first to describe the many unique challenges women with LEAs may experience in pregnancy and highlights important information for women with LEAs, their health care providers, their rehabilitation team, and avenues for future research.
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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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».