Supporting psychiatric mental health nurse practitioners’ preparedness to treat mental health concerns during pregnancy: Results from a grounded theory study
Notice bibliographique
Résumé
Background and objective: Pregnant persons are less likely to be screened and treated for depression and anxiety during pregnancy compared to the pre- and post-natal periods, despite adverse effects associated with untreated mental health concerns during pregnancy. Patients have reported that maternal and mental health providers seem unable or unwilling to discuss treatment with psychopharmacological options during pregnancy. Literature concerning this pattern has not included the perspective of psychiatric mental health nurse practitioners (PMHNP). The objective of this study was to identify the barriers and needs of PMHNPs regarding the treatment of mental health concerns during pregnancy.Methods: In this constructivist grounded theory study, data were collected between February 2023 and February 2024 through in-depth interview. Eligible participants were PMHNPs, or PMHNP students, working with patients who might become pregnant in an outpatient setting.Results: Seventeen PMHNPs or students participated in this study. Many believed they were unprepared to treat pregnant patients and described barriers and needs that impede their comfort and willingness to treat people who are pregnant. These included inadequate training, limited research, and concerns about legal liability. PMHNPs requested more information about perinatal mental health and its treatment to be incorporated into training programs and clinical experience.Conclusions: Many PMHNPs were unaware or underinformed of available resources and best practices for treatment during pregnancy. In addition to best practices for the treatment of people who are pregnant, PMHNP programs should consider including preparation for the emotional consequences of practice as well as clear and accurate information about malpractice and liability risks.
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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 | 0,078 | 0,074 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,009 |
| Communication savante | 0,006 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| 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 ».