Identifying women at risk for postpartum anxiety: a prospective population‐based study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To develop a multifactorial model to predict anxiety symptomatology at 8 weeks postpartum. METHOD: In a population-based study, 522 women in a health region near Vancouver, Canada, completed questionnaires at 1, 4, and 8 weeks postpartum. Questionnaires included risk factors measured at 1 week (sociodemographic, biological, pregnancy-related, life stressors, social support, obstetric, and maternal adjustment). Sequential logistic regression was completed to develop a predictive model of anxiety symptomatology at 8 weeks (State-Trait Anxiety Inventory score >40). RESULTS: The prevalence of anxiety symptomatology at 1, 4, and 8 weeks postpartum was 22.6%, 17.2%, and 14.8% respectively. In multivariable models, anxiety symptomatology at 1 week (aOR 2.78, 95% CI: 1.04-7.43), multiparous parity (aOR 3.29, 95% CI: 1.28-8.48), history of psychiatric problems (aOR 3.07, 95% CI: 1.19-7.97), perceived stress (1 SD increase: aOR 4.92, 95% CI: 2.62-9.26), and childcare stress (1 SD increase: aOR 1.63, 95% CI: 1.01-2.64) were independent predictors of anxiety symptomatology at 8 weeks. CONCLUSION: While a significant proportion of women experience anxiety symptomatology following childbirth, multiparous women with a psychiatric history who have high levels of diverse stress are at greatest risk. These key factors may be used to promote early identification and secondary preventive interventions.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».