Prevalence of cognitive dysfunction and associated behavioral changes, lactational failure, and their determinants among postpartum women in South India: A community‐based study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To estimate the prevalence of cognitive dysfunction and associated behavioral changes and their prevalence among postpartum women, and also the prevalence of lactational failure and its determinants among postpartum women. METHODS: A cross-sectional study was conducted involving 200 postpartum women (65% rural, 35% urban). Data were collected through structured interviews and assessments using the Indian version of the Montreal Cognitive Assessment and Depression, Anxiety, and Stress Scale-21. Statistical analyses included chi-square tests and regression models. RESULTS: Cognitive dysfunction was observed in 25% of participants (21.5% mild, 3.5% moderate). Stress, anxiety, and depression were prevalent in 80.5%, 27%, and 30% of women, respectively. Lactational failure was reported by 21%, strongly correlated with cognitive dysfunction (P = 0.01) and mental health issues (stress, anxiety, and depression; P < 0.001). Key determinants of lactational failure included poor mother-partner relationships, lack of social support, low education levels, delayed breastfeeding initiation, childcare stress, comorbidities, mode of delivery, and low birth weight. Cognitive dysfunction was significantly associated with male offspring, insufficient milk production, lack of social support, and poor education levels (P < 0.001). CONCLUSION: The study highlights a strong association between maternal mental health, cognitive dysfunction, and lactational failure. Addressing psychosocial and demographic determinants through targeted interventions is critical for improving maternal and child health outcomes in postpartum populations.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».