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.
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 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».