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Enregistrement W2068654225 · doi:10.1111/j.1600-0047.2004.00296.x

Mood changes during pregnancy and the postpartum period: development of a biopsychosocial model

2004· article· en· W2068654225 sur OpenAlexafffund
Lori E. Ross, Edward M. Sellers, Sandy Evans, Myroslava K. Romach

Notice bibliographique

RevueActa Psychiatrica Scandinavica · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMaternal Mental Health During Pregnancy and Postpartum
Établissements canadiensHealth Sciences CentreWomen's College HospitalUniversity of TorontoSunnybrook Health Science Centre
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésBiopsychosocial modelPsychosocialMoodStructural equation modelingPregnancyPostpartum periodPsychologyClinical psychologyStressorAnxietyPostpartum depressionPsychiatryMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: Women are vulnerable to mood changes during pregnancy and the postpartum period. We set out to empirically test the hypothesis that biological and psychosocial variables interact to result in this vulnerability. METHOD: Using structural equation modeling techniques, we developed an integrative model of perinatal mood changes from clinical, psychosocial, hormone and mood data collected from 150 women in late pregnancy and at 6-weeks postpartum. RESULTS: In the prenatal model, biological variables had no direct effect on depressive symptoms. However, they did act indirectly through their significant effects on psychosocial stressors and symptoms of anxiety. The same model did not fit the postpartum data, suggesting that different causal variables may be implicated in postpartum mood. CONCLUSION: This model demonstrates the importance of considering both biological and psychosocial variables in complex health conditions such as perinatal mood disorders.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,278
Écart entre enseignants0,263 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations146
Publié2004
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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