Systematic Review: The Effect of Covid-19 on Anxiety in Pregnant Women
Notice bibliographique
Résumé
Abstract \nPregnancy is a very vulnerable period in a woman's life. Hormonal changes during pregnancy can affect emotional instabilityThe anxiety caused will have an impact on the health of mothers and children such as the risk of preeclampsia, premature birth, low birth weight, and fetal growth restriction. This study aims to determine the existing literature on the impact of COVID-19 on anxiety in pregnant women. This study used a systematic literature review method. The population in this study were journals from the Pubmed, Science Direct, Sage, Emerald, and Proquest databases published between 2020 and 2021. Result of study was a total of 15 of the 675 articles met the inclusion criteria. This study found that 8 out of 15 articles experienced an increase in the prevalence of anxiety in pregnant women by more than half a percent (90.5%; 57.8%; 77%; 64.5%) and experienced an increase in anxiety prevalence by more than a quarter percent ( 43.9%; 46.3%; 25.6%; 37.5%. In addition, this study found differences in the anxiety of pregnant women between before COVID-19 and during COVID-19 Pandemics. Anxiety in pregnant women included gestational age, demographics, socioeconomic status, knowledge, social support, and physical activity. The COVID-19 pandemic could increase anxiety in pregnant women. Mental health of pregnant women should be one of the priorities in public health to improve the welfare of pregnant women. Policymakers and health planners need to consider mental health in pregnant women in designing procedures to deal with the COVID-19 pandemic.
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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 | 0,009 | 0,052 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».