Correlation Between Mothers’ Depression and Developmental Delay in Infants Aged 6-18 Months
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Regarding the importance of children's developmental status and various factors that delay their development, this study was conducted to examine the correlation between mothers' depression levels and the developmental delay in infants. METHODS: This descriptive study was performed on 1053 mothers and their infants' age 6 to18 month-old in medical centers affiliated with Shahid Beheshti University of Medical Sciences, Iran, in 2014-2015. The participants were selected through multi-stage random sampling. The following instruments were used in this study: A demographic and obstetric specification questionnaire, infant specification questionnaire, the Beck Depression Inventory, and the Ages and Stages Questionnaire to determine the status of the children's development. The data were analyzed using SPSS19 software, Mann-Whitney; independent T-test and logistic-Regression tests were used. RESULTS: The results showed that 491 mothers (46.7%) suffered mild to extremely severe depression. The delay in infant development was 11.8%. The Mann-Whitney test showed a correlation between mothers' depression levels and developmental delay in infants (P=0.001). Moreover, there was a significant correlation between mothers' depression and developmental delays in gross-motor and problem-solving skills (P<0/05). In logistic model age of infants showed significant correlation with developmental delay (P=0.004 OR=1.07), but unwanted pregnancy, gender of infants, type of delivery and socioeconomic status had no correlation with developmental delay. CONCLUSION: Given the correlation between mothers' depression and infant development, it is recommended to screen mothers for depression in order to perform early interventions in developmental delay.
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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 | 0,002 | 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 ».