Self-Reported Sleep Quality and Actigraphic Measures of Sleep in New Mothers and the Relationship to Postpartum Depressive Symptoms
Notice bibliographique
Résumé
Objective: This study’s purpose is to examine relationships between self-reported sleep quality, actigraphy data, and depressive symptoms in a sample of women at 6 and 12 weeks postpartum. Methods: This secondary analysis of data from a randomized controlled trial (RCT) of a behavioral sleep intervention measured sleep with actigraphy and self-report. Self-reported measures included the General Sleep Disturbance Scale (GSDS) and mothers’ reports of their sleep as a “small/big/no” problem. Depression was measured with the Edinburgh Postnatal Depression Scale (EPDS). Control variables included group allocation, baseline EPDS, and social support. Logistic regression estimated the association between self-reported and actigraphic measures of sleep and the presence of postpartum depressive symptoms. Separate models estimated the odds of depression according to each sleep variable. Results: In 217 first-time mothers, GSDS scores in the last week of pregnancy were not related to depression; however, GSDS scores at 6 weeks postpartum were associated with > 3 times the odds of depressive symptoms (OR = 3.56; 95% CI = 1.73–7.33) at either 6 or 12 weeks postpartum. The perception that sleep was a “small” or “big” problem at 6 weeks was associated with > 3 (OR = 3.40; 95% CI = 1.54–7.46) and > 8 (OR = 8.29; 95% CI = 2.41–28.59) times the odds of depressive symptoms at either 6 or 12 weeks, respectively. Significant associations between actigraphic sleep measures and depressive symptoms were not found. Conclusion: Self-reported sleep quality is strongly associated with postpartum depressive symptoms. Sleep concerns may be an important clinical indicator of low mood in the postpartum period. Future intervention studies to improve mood could target sleep concerns via cognitive-behavioral strategies.
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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 | 0,003 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».