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Enregistrement W1562859519 · doi:10.1177/070674370805300708

Anxiety in a Socially High-Risk Sample of Pregnant Women in Canada

2008· article· en· W1562859519 sur OpenAlexafffundvenueabout
Angela Bowen, Rudy Bowen, George Maslany, Nazeem Muhajarine

Notice bibliographique

RevueThe Canadian Journal of Psychiatry · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMaternal Mental Health During Pregnancy and Postpartum
Établissements canadiensUniversity of ReginaUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésAnxietyEdinburgh Postnatal Depression ScalePregnancyPsychologyClinical psychologyDepression (economics)PsychiatryRisk factorFeelingMedicineInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objective: To determine if an anxiety dimension in the Edinburgh Postnatal Depression Scale (EPDS) could be identified in a sample of pregnant women with high social risk factors. Method: Four hundred women attending prenatal outreach programs, most of whom were single, low-income, and Aboriginal, participated in a study of feelings in pregnancy. The primary outcome measure was the EPDS. Data were also collected on sociodemographic, obstetrical–biological, psychological, and behavioural variables. Results: Factor analysis of the EPDS revealed 3 factors: anxiety, depression, and self-harm. The anxiety factor accounted for the greatest variance in the overall EPDS score. Comparisons of different groups of women revealed significantly more anxiety in the women aged under 19 years, compared with those over 25 years ( P < 0.01). Linear regression analysis showed anxiety was associated with age, stressors (that is, pregnancy, health of the baby, birth of the baby, money, and other), history of depression, and fluctuating moods. Conclusions: Anxiety symptoms were predominant in the emotional distress identified by the EPDS in this sample of socially high-risk pregnant women. Younger women appear to experience the highest levels of anxiety. Anxiety in pregnancy in socially high-risk women should not be normalized. Objectif: Déterminer si la dimension de l'anxiété à l'échelle de dépression postnatale d'Édimbourg (EPDS) pouvait être identifiée dans un échantillon de femmes enceintes ayant des facteurs de risque sociaux très élevés. Méthode: Quatre cents femmes assistant à des programmes prénataux de service d'approche, dont la plupart étaient célibataires, à faible revenu, et autochtones ont participé à une étude de sentiments durant la grossesse. La principale mesure des résultats était l'EPDS. Les données ont été recueillies sur des variables sociodémographiques, obstétrico–biologiques, psychologiques, et comportementales. Résultats: L'analyse factorielle de l'EPDS a révélé 3 facteurs: l'anxiété, la dépression, et l'automutilation. Le facteur anxiété représentait la plus grande variance dans le score global à l'EPDS. Les comparaisons de différents groupes de femmes ont révélé significativement plus d'anxiété chez les femmes de moins de 19 ans, comparativement à celles de plus de 25 ans ( P < 0,01). L'analyse de régression linéaire indiquait que l'anxiété était associée à l'âge, aux stresseurs (c'est-à-dire, la grossesse, la santé du bébé, la naissance du bébé, l'argent, et d'autres), aux antécédents de dépression, et aux humeurs changeantes. Conclusions: Les symptômes d'anxiété étaient prédominants dans la détresse émotionnelle identifiée par l'EPDS dans cet échantillon de femmes enceintes socialement à risque élevé. L'anxiété durant la grossesse chez les femmes socialement à risque élevé ne devrait pas être normalisée.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,089
Score d'incertitude au seuil0,180

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,011
Tête enseignante GPT0,231
Écart entre enseignants0,220 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations70
Publié2008
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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