Genetic and environmental factors predict multivariate trajectories of maternal distress after birth
Notice bibliographique
Résumé
Background: Maternal distress influences her own wellbeing and shapes her offspring’s psychosocial adjustment and neurodevelopment across childhood. The aim of this study was to analyze multivariate trajectories of maternal postpartum distress using a latent class modeling approach and to find genetic and psychosocial factors that predict membership within a given group (latent class).Methods: Maternal self-reports of depressive symptoms, parenting stress, general stress, and marital stress were measured at regular intervals during the first six years postpartum in 261 mothers participating in the Maternal Adversity, Vulnerability and Neurodevelopment Study. Genetic risk was determined by calculating a polygenic risk score for Major Depressive Disorder (MDD-PRS). Additionally, we assessed maternal history of early life adversity (mELA), educational level, and prenatal symptoms of depression as psychosocial risk factors. Using Latent Gold® Software, we identified latent classes of mothers based on their 1) average levels of distress and 2) change in distress over time.Results: We identified four latent classes based on average levels of distress and found that class membership probability was influenced by an interaction between MDD-PRS and prenatal depressive symptoms (WaldInteraction(3)=13.19, p=0.004; WaldMDD-PRS(3)=6.02, p=0.11; WaldDepression(3)=41.96; p<0.001), mELA (Wald(3)=8.64, p=0.035), and educational level (Wald(3)=11.61, p=0.009). Furthermore, we found five classes of mothers with distinct across- time trajectories, which were associated with mELA (Wald(3)=12.67, p=0.013).Conclusions: Our findings might become relevant in the clinical setting, e.g. for identifying pregnant women at risk for distress in the postpartum based on her prenatal symptoms of depression and genetic risk, mELA, and educational level.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».