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Enregistrement W3086442239 · doi:10.1001/jamapediatrics.2020.2910

Association Between Maternal Perinatal Depression and Anxiety and Child and Adolescent Development

2020· review· en· W3086442239 sur OpenAlexaff
Alana Rogers, Shelley Obst, Samantha Teague, Larissa Rossen, Elizabeth Spry, Jacqui A. Macdonald, Matthew Sunderland, Craig A. Olsson, George J. Youssef, Delyse Hutchinson

Notice bibliographique

RevueJAMA Pediatrics · 2020
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMaternal Mental Health During Pregnancy and Postpartum
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaBC Children's HospitalTrinity Western UniversityWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAnxietyMedicineOffspringPsycINFOCINAHLSocioemotional selectivity theoryDepression (economics)Child developmentMeta-analysisClinical psychologyMEDLINEPsychiatryPregnancyGerontologyPsychological intervention

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Importance: There is widespread interest in associations between maternal perinatal depression and anxiety and offspring development; however, to date, there has been no systematic, meta-analytic review on the long-term developmental outcomes spanning infancy through adolescence. Objective: To provide a comprehensive systematic review and meta-analysis of the extant literature on associations between maternal perinatal depression and anxiety and social-emotional, cognitive, language, motor, and adaptability outcomes in offspring during the first 18 years of life. Data Sources: Six databases were searched (CINAHL Complete, Cochrane Library, Embase, Informit, MEDLINE Complete, and PsycInfo) for all extant studies reporting associations between perinatal maternal mental health problems and offspring development to March 1, 2020. Study Selection: Studies were included if they were published in English; had a human sample, quantitative data, a longitudinal design, and measures of perinatal depression and/or anxiety and social-emotional, cognitive, language, motor, and/or adaptability development in offspring; and investigated an association between perinatal depression or anxiety and childhood development. Data Extraction and Synthesis: Of 27 212 articles identified, 191 were eligible for meta-analysis. Data were extracted by multiple independent observers and pooled using a fixed- or a random-effects model. A series of meta-regressions were also conducted. Data were analyzed from January 1, 2019, to March 15, 2020. Main Outcomes and Measures: Primary outcomes included social-emotional, cognitive, language, motor, and adaptability development in offspring during the first 18 years of life. Results: After screening, 191 unique studies were eligible for meta-analysis, with a combined sample of 195 751 unique mother-child dyads. Maternal perinatal depression and anxiety were associated with poorer offspring social-emotional (antenatal period, r = 0.21 [95% CI, 0.16-0.27]; postnatal period, r = 0.24 [95% CI, 0.19-0.28]), cognitive (antenatal period, r = -0.12 [95% CI, -0.19 to -0.05]; postnatal period, r = -0.25 [95% CI, -0.39 to -0.09]), language (antenatal period, r = -0.11 [95% CI, -0.20 to 0.02]; postnatal period, r = -0.22 [95% CI, -0.40 to 0.03]), motor (antenatal period, r = -0.07 [95% CI, -0.18 to 0.03]; postnatal period, r = -0.07 [95% CI, -0.16 to 0.03]), and adaptive behavior (antenatal period, r = -0.26 [95% CI, -0.39 to -0.12]) development. Findings extended beyond infancy, into childhood and adolescence. Meta-regressions confirmed the robustness of the results. Conclusions and Relevance: Evidence suggests that perinatal depression and anxiety in mothers are adversely associated with offspring development and therefore are important targets for prevention and early intervention to support mothers transitioning into parenthood and the health and well-being of next-generation offspring.

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)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,037
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: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,054

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,037
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,009
Bibliométrie0,0040,004
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,298
Écart entre enseignants0,277 · 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
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations584
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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