Prevalence and trajectories of depressive symptoms in mothers of children with newly diagnosed epilepsy
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To examine the prevalence, trajectories, and predictors of depressive symptoms (DS) in mothers of children with new-onset epilepsy. METHODS: A sample of 339 mothers was analyzed from the health-related quality of life in children with epilepsy study assessed four times during the first 24 months after diagnosis. Mothers' DS were measured using the Center for Epidemiological Studies Depression Scale. Trajectories of DS were investigated using group-based trajectory modeling, and maternal, child, and family factors were compared across groups using analysis of variance (ANOVA) and chi square tests. Multinomial logistic regression identified predictors of DS trajectories. KEY FINDINGS: A total of 258 mothers completed the study. Prevalence of depression ranged from 30-38% across four times within the first 24 months after their child's diagnosis. Four trajectories of DS were observed: low stable (59%), borderline (25%), moderate increasing (9%), and high decreasing (7%). Using the low stable group as the reference group, the borderline group was younger, had worse family functioning, and fewer family resources; the moderate increasing group was younger, had children with cognitive problems, worse family functioning, and more family demands; and the high decreasing group had less education and children with lower quality of life. SIGNIFICANCE: Risk for clinical depression is common among mothers of children with new-onset epilepsy. These mothers are not homogenous, but consist of groups with different trajectories and predictors of DS. Child's cognitive problems was the strongest predictor identified; epilepsy severity did not predict DS trajectory. Health care professionals should consider routinely assessing maternal depression during clinic visits for pediatric epilepsy.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».