Pregnant women's psychological responses to climate change: a rapid review
Notice bibliographique
Résumé
Introduction Climate change can elicit a range of emotional responses and may increase the prevalence of mental health disorders, with pregnant women being more susceptible. The aim of this review was to summarize the existing literature on prevalent emotional responses to climate change and associated mental health conditions among pregnant women. Methods A rapid review was conducted using a search strategy adapted from the University of Alberta's pre-made standardized search filter for pregnant women. Four databases were searched on the 13th of October 2023: Ovid MEDLINE, Ovid Embase, EBSCO GreenFILE, and Ovid PsycINFO. Results No studies assessed emotional and mental health issues among pregnant women based on perception of climate change. However, the seven included studies made assessments based on climate change-related events (e.g., flood, hurricane, tsunami, typhoon, and wildfire). Climate change-related events resulted in emotional distress (e.g., anger, fear, and peritraumatic distress) and mental health conditions (e.g., depression, anxiety, and post-traumatic stress disorder). These relationships may be mediated through social support, resilience, and coping styles. Also, the intensity of the emotional distress was influenced by stressful life events (e.g., neighbourhood violence, prolonged separation from family) that were directly or indirectly associated with the experienced climate change-related events. Conclusion Emerging research on climate impacts on emotional and mental well-being of pregnant women has focused predominantly on climate-related events. A significant gap remains in understanding the effects of perception of climate change. Our review findings draw attention to social support, resilience, and coping strategies as potential adaptative strategies to climate crises.
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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 | 0,004 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».