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Enregistrement W2770151403 · doi:10.1017/s0954579417001249

Positive maternal mental health during pregnancy associated with specific forms of adaptive development in early childhood: Evidence from a longitudinal study

2017· article· en· W2770151403 sur OpenAlexaff
Desiree Y. Phua, Michelle K. Z. L. Kee, Dawn X. P. Koh, Anne Rifkin‐Graboi, M. Leigh Anne Daniels, Helen Chen, Yap Seng Chong, Birit F. P. Broekman, Iliana Magiati, Neerja Karnani, Michael Pluess, Michael J. Meaney

Notice bibliographique

RevueDevelopment and Psychopathology · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMaternal Mental Health During Pregnancy and Postpartum
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologyMental healthDevelopmental psychologyPregnancyChildhood developmentAdaptive functioningLongitudinal studyEarly childhoodChild developmentClinical psychologyPsychiatryMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The quality of prenatal maternal mental health, from psychological stress and depressive symptoms to anxiety and other nonpsychotic mental disorders, profoundly affects fetal neurodevelopment. Despite the evidence for the influence of positive mental well-being on health, there is, to our knowledge, no research examining the possible effects of positive antenatal mental health on the development of the offspring. Using exploratory bifactor analysis, this prospective study (n = 1,066) demonstrated the feasibility of using common psychiatric screening tools to examine the effect of positive maternal mental health. Antenatal mental health was assessed during 26th week of pregnancy. The effects on offspring were assessed when the child was 12, 18, and 24 months old. Results showed that positive antenatal mental health was uniquely associated with the offspring's cognitive, language and parentally rated competences. This study shows that the effects of positive maternal mental health are likely to be specific and distinct from the sheer absence of symptoms of depression or anxiety.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
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 enseignants0,023
Score d'incertitude au seuil0,045

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,044
Tête enseignante GPT0,313
Écart entre enseignants0,269 · 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

Citations64
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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