Examining Neighbourhood Socioeconomic Status, Anxiety and Depression during Pregnancy, and Preterm Birth
Notice bibliographique
Résumé
Background: Understanding of influence of anxiety, depression, and neighbourhood socioeconomic status (SES) on the risk of preterm birth (PTB) is unclear. This doctoral research examined the ability of neighbourhood SES to predict the risk of PTB, the utility of existing anxiety scales in measuring anxiety in pregnancy, and whether neighbourhood SES modified the association between anxiety and depression during pregnancy and PTB. Methods: This study used data from two pregnancy cohort studies in Alberta, Canada (n=5,528). The data were linked to neighbourhood SES data, derived from the Canadian census. A multilevel logistic regression prediction model was developed to examine whether neighbourhood SES improves the prediction of PTB. Confirmatory factor analysis and Spearman correlation were used to examine the utility of anxiety scales in pregnancy. A multivariable logistic regression model was used to assess whether neighbourhood SES modifies the association between anxiety and/or depression and PTB. Results: Neighbourhood level variance explained PTB by 6%. Neighbourhood SES combined with maternal characteristics predicted PTB with an area under the receiver operating characteristic curve (AUC) of 0.75. Maternal characteristics alone had AUC of 0.60. The model fit of anxiety scales ranged from inadequate to adequate. The correlation between the scales was low to moderate. The presence of both anxiety and depression, but neither anxiety nor depression alone, was significantly associated with PTB (OR=1.57, 95% CI=1.07, 2.29) and had significant interaction with neighbourhood deprivation (p-value=0.014). Conclusions: This research may suggest that women’s neighbourhood SES improves overall prediction of PTB and that it modifies the effects of anxiety and depression on risk of PTB. It may also indicate that existing anxiety scales do not measure anxiety as a single dimension and they are incomparable. These findings may guide the identification of women at increased risk for PTB and future research in the field.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 ».