Trajectories of maternal depressive and anxiety symptoms from pregnancy to five years postpartum and their prenatal predictors
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Maternal depression and anxiety have distinct constellations of symptom trajectories, which are associated with factors that may vary between different groups of women. The aim of this study was to identify subgroups of women who exhibit unique longitudinal trajectory patterns of depressive and anxiety symptoms from pregnancy to 5 years postpartum and the antenatal predictors associated with these maternal groups. METHODS: The study used a longitudinal data collected from 615 women in Saskatchewan from pregnancy to 5 years postpartum. Semiparametric group-based models were used to identify latent maternal depressive and anxiety trajectory groups. Multinomial logit models were then used to assess the association between maternal characteristics and the identified latent trajectory groups. RESULTS: We identified four trajectory groups of maternal depressive symptoms: low-stable (35%); moderate-stable (54%); moderate-increasing (5%); and high-decreasing (6%), and three trajectory groups of maternal anxiety symptoms: very low-stable (13%); low-stable (58%); and moderate-stable (29%). We also identified several risk factors, most notably history of depression and stress, that were significantly associated with these trajectories. CONCLUSION: History of depression and increased stress are significant risk factors that can be identified during regular perinatal visits; therefore, clinicians should inquire about these risk factors to identify women at high risk of ongoing depression or anxiety.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».