Exploring mood variability in pregnancy and postpartum women
Notice bibliographique
Résumé
Introduction Emotional and moody behaviour is often normalized in childbearing women. However, increased mood variability is associated with psychiatric problems (anxiety, depression, personality disorder), which are potentially deleterious to the health of the developing fetus and mother. Purpose To increase understanding about mood variability in childbearing women. Method Depression was measured using the Edinburgh Postpartum Depression Scale (EPDS). Mood variability was calculated from twice-daily diary ratings of “depressed”, “fear”, and “irritable” mood for one week each in early pregnancy, late pregnancy, and postpartum. Findings We recruited 47 women. Depression, as measured by the EPDS, and fear mood variability decreased from early pregnancy to postpartum. Depressed and irritable mood variability also declined during pregnancy, but increased in post-partum. Increases in mood variability (depressed, irritable) from late pregnancy to postpartum predicted higher postpartum EPDS. Mood diaries were available from 30 non-parturient women for comparison. Pregnant and postpartum women had higher irritable but not depressed or fear mood variability. Conclusion Mood, particularly anxiety, is variable over the course of pregnancy into early postpartum. This may be related to diminishing concerns about the pregnancy and baby's health after birth, sleep disruptions, or hormonal changes. Depressed mood variability is correlated with, but is distinct from depression as measured by the EPDS. We present results counter to the notion that all mood is amplified in childbearing women.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| 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) | 0,001 | 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 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 ».