Preventing postnatal depression: a causal mediation analysis of a 20-year preconception cohort
Notice bibliographique
Résumé
Postnatal depression (PND) is common and predicts a range of adverse maternal and offspring outcomes. PND rates are highest among women with persistent mental health problems before pregnancy, and antenatal healthcare provides ideal opportunity to intervene. We examined antenatal perceived social support as a potential intervention target in preventing PND symptoms among women with prior mental health problems. A total of 398 Australian women (600 pregnancies) were assessed repeatedly for mental health problems before pregnancy (ages 14-29 years, 1992-2006), and again during pregnancy, two months postpartum and one year postpartum (2006-2014). Causal mediation analysis found that intervention on perceived antenatal social support has the potential to reduce rates of PND symptoms by up to 3% (from 15 to 12%) in women with persistent preconception symptoms. Supplementary analyses found that the role of low antenatal social support was independent of concurrent antenatal depressive symptoms. Combined, these two factors mediated up to more than half of the association between preconception mental health problems and PND symptoms. Trialling dual interventions on antenatal depressive symptoms and perceived social support represents one promising strategy to prevent PND in women with persistent preconception symptoms. Interventions promoting mental health before pregnancy may yield an even greater reduction in PND symptoms by disrupting a developmental cascade of risks via these and other pathways. This article is part of the theme issue 'Multidisciplinary perspectives on social support and maternal-child 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 | 0,009 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».