Comorbid Anxiety and Depression among Pregnant Pakistani Women: Higher Rates, Different Vulnerability Characteristics, and the Role of Perceived Stress
Notice bibliographique
Résumé
Anxiety and depression commonly co-occur during pregnancy and may increase risk of poor birth outcomes including preterm birth and low birth weight. Our understanding of rates, patterns, and predictors of comorbid anxiety and depression is hindered given the dearth of literature, particularly in low- and middle-income (LMI) countries. The aim of this study is (1) to explore the prevalence and patterns of comorbid antenatal anxiety and depressive symptoms in the mild-to-severe and moderate-to-severe categories among women in a LMI country like Pakistan and (2) to understand the risk factors for comorbid anxiety and depressive symptoms. Using a prospective cohort design, a diverse sample of 300 pregnant women from four centers of Aga Khan Hospital for Women and Children in Pakistan were enrolled in the study. Comorbid anxiety and depression during pregnancy were high and numerous factors predicted increased likelihood of comorbidity, including: (1) High level of perceived stress at any time point, (2) having 3 or more previous children, and (3) having one or more adverse childhood experiences. These risks were increased if the husband was employed in the private sector. Early identification and treatment of mental health comorbidities may contribute to decreased adverse birth outcomes in LMI countries.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».