Postpartum Depression and Maternal-Infant Bonding Experiences in Social Media Videos: Qualitative Content Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Background: While the negative effects of postpartum depression on maternal-infant bonding are well-documented, our understanding of how it exerts these effects remains incomplete. A better understanding of how maternal postpartum depression affects bonding can enable clinicians to better identify and support mothers with difficulties bonding with their children. Objective: This study aims to describe the bonding experiences of mothers with postpartum depression through an analysis of short-form videos and user engagement. Methods: We collected publicly available highly-viewed TikTok videos using hashtags associated with postpartum depression and associated engagement metrics in May 2023. After manual screening, we extracted 533 videos related to the mother-infant bond, from which we analyzed a random subset of 159 videos. We abstracted categories from videos using a hybrid deductive and inductive approach. Negative binomial regression models of video likes, views, shares, and comment count were used with content categories and the creator's numbers of followers as independent variables. Results: Abstraction of content from mother-infant bond videos resulted in six categories: (1) navigating anxiety and anger, (2) creating physical and emotional boundaries, (3) overwhelmed by demands of caregiving, (4) subverted expectations, (5) enduring and finding strength through the challenge of postpartum depression, and (6) can't remember early life. Subverted expectations and navigating anxiety and anger categories were associated with increased views (rate ratio [RR] 1.72, 95% CI 1.22-2.43; RR 1.61, 95% CI 1.09-2.38, respectively), likes (RR 3.61, 95% CI 2.55-5.11; RR 3.96, 95% CI 2.69-5.85, respectively), shares (RR 2.95, 95%CI 2.09-4.18; RR 2.45, 95% CI 1.66-3.61, respectively), and comments (RR 2.78, 95% CI 1.97-3.94; RR 1.89, 95% CI 1.28-2.79, respectively). Sensitivity analysis with creators with fewer followers mostly aligned with these results. Conclusions: This qualitative content analysis of short-form videos identified specific ways postpartum depression impacts the mother-infant bond, highlighting strategies for clinicians to support bonding. Analysis of engagement metrics further demonstrated the types of experiences that most resonate with viewers. Our findings demonstrate the potential of this qualitative method to augment understanding of lived experiences.
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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 | 0,007 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».