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Enregistrement W2173286711 · doi:10.1002/jts.22056

Peritraumatic Distress Mediates the Effect of Severity of Disaster Exposure on Perinatal Depression: The Iowa Flood Study

2015· article· en· W2173286711 sur OpenAlexafffund
Rebecca L. Brock, Michael W. O’Hara, Kimberly J. Hart, Jennifer E. McCabe‐Beane, J. Austin Williamson, Alain Brunet, David P. Laplante, Chunbo Yu, Suzanne King

Notice bibliographique

RevueJournal of Traumatic Stress · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMaternal Mental Health During Pregnancy and Postpartum
Établissements canadiensMcGill UniversityDouglas Mental Health University Institute
Organismes subventionnairesNational Institute of Mental HealthCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésDistressDepression (economics)Psychological interventionMedicinePregnancyPsychopathologyEtiologyFlood mythPsychiatryClinical psychologyPsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Disaster exposure during pregnancy has received limited attention. This study examined the impact of the 2008 Iowa Floods on perinatal maternal depression and well-being, and the role of peritraumatic distress as a possible mechanism explaining this link. Perinatal women (N = 171) completed measures of depressive symptoms and general well-being at 5 timepoints from pregnancy to 30 months postpartum. Objectively assessed prenatal flood exposure was associated with greater depression (r = .15). Further, flood-related peritraumatic distress was uniquely associated with greater depression (r = .23), and was a key mechanism through which flood exposure led to depression. Prenatal flood exposure was also associated with general well-being (r = .18); however, a mechanism other than peritraumatic distress appears to have been responsible for the effect of flood exposure on well-being. We discuss the implications of these findings for informing etiological models and enhancing the efficacy of interventions for maternal psychopathology.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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 enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,023

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,317
Écart entre enseignants0,288 · 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

Citations51
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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