Adverse childhood experiences and maternal anxiety and depression: a meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: It has been proposed that adverse childhood experiences (ACEs) can put women at risk for mental illness in the pregnancy and postpartum periods. While some studies have found strong support for this proposition, others have found weak or no support. This study is a meta-analysis of the association between ACEs and maternal mental health to resolve between-study discrepancies, and to examine potential moderators of associations. METHODS: Three electronic databases (i.e., MEDLINE, Embase, and PsycINFO) were searched up to November 2018 by a health sciences librarian. A hand search was conducted in January 2020 and relevant studies were added. Included studies reported on associations between ACEs and maternal depression and/or anxiety in the perinatal period (pregnancy to 1-year postpartum). Pregnancy and postpartum outcomes were examined separately for both depression and anxiety. Random-effect meta-analyses were conducted. Moderator analyses were conducted using meta-regression. Study quality was evaluated using a 15-point scale. RESULTS: The initial search yielded 4646 non-duplicate records and full text review occurred for 196 articles. A total of 15 studies (N = 7788) were included in the meta-analyses, of which 2 were also described narratively. Publication year ranged from 1998 to 2019. Mothers were approximately 28.93 years of age when they retrospectively reported on their ACEs. All studies had maternal self-report questionnaires for the mental health outcomes. Study quality ranged from 7 to 12. The pooled effect sizes between ACEs and prenatal (N = 12; r = .19; 95% CI= .13, .24) and postpartum (N = 7; r = .23; 95% CI = .06 to .39) depressive symptoms were significant. The pooled effect size between ACEs and prenatal anxiety was also significant (N = 5; r = .14; 95% CI= .07, .21). Moderator analyses indicated that timing of depressive and anxiety symptoms may be important for understanding associations. CONCLUSIONS: ACEs confer risk to maternal mental health, albeit effect sizes are small to moderate in magnitude. Trauma-informed approaches, as well as increased mental health support during and after pregnancy, may help to offset the relative risk of ACEs on maternal mental health.
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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 | 0,015 | 0,028 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,015 | 0,062 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».