Trajectories of Sleep Quality and Associations with Mood during the Perinatal Period
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The aim of this study was to investigate trajectories of sleep quality and associations with mood in the perinatal period. Although it is commonly accepted that subjective sleep quality declines during pregnancy and the transition to parenthood, some women may follow qualitatively distinct trajectories. DESIGN, SETTING, AND PARTICIPANTS: Sleep quality was assessed by the Pittsburgh Sleep Quality Index (PSQI). Data were collected from 293 women at four time points: during early pregnancy, at Time 1 (T1; < 22 w gestational age [GA]; late pregnancy, at Time 2 (T2; 32 w GA); during the postnatal period at Time 3 (T3; 3 mo postpartum); and Time 4 (T4; 6 mo postpartum). A group-based semiparametric mixture model was used to estimate patterns of sleep quality throughout the perinatal period. RESULTS: Four trajectory groups were identified, including patterns defined by high sleep quality throughout (21.5%), mild decrease in sleep quality (59.5%), significant decrease in sleep quality (12.3%) and a group with poor sleep quality throughout (6.7%). Women who had the worst sleep quality at Time 1 and those who experienced significant increases in sleep problems throughout pregnancy were also the groups who reported the highest levels of anxiety and depressive symptoms in early pregnancy and the lowest levels of social support. After controlling for covariates, the groups with worst subjective sleep quality during pregnancy were also the most likely to experience high symptoms of depression in the postpartum period. CONCLUSIONS: Most of the women in our sample reported mild sleep disturbances through the perinatal period. A subgroup of women reported a significant decline in sleep quality from early to late pregnancy and another reported poor subjective sleep quality throughout pregnancy; these groups had the greatest risk of experiencing high symptoms of depression in the postpartum period.
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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 | 0,000 | 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 découle