The association between asthma and perinatal mental illness: a population-based cohort study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Asthma is a risk factor for mental illness, but few studies have explored this association around the time of pregnancy. We studied the association between asthma and perinatal mental illness and explored the modifying effects of social and medical complexities. METHODS: In a population-based cohort of 846 155 women in Ontario, Canada, with a singleton live birth in 2005-2015 and no recent history of mental illness, modified Poisson regression models were constructed to examine the association between asthma diagnosed before pregnancy and perinatal mental illness, controlling for socio-demographics and medical history. We explored the modifying effects of social and medical complexities using relative excess risk due to interaction. Additional analyses examined the association between asthma and perinatal mental illness by timing and type of mental illness. RESULTS: Women with asthma were more likely than those without asthma to have perinatal mental illness [adjusted relative risk (aRR) 1.14; 95% (confidence interval) CI: 1.13, 1.16]. Asthma was associated with increased risk of diagnosis of mental illness prenatally (aRR 1.11; 95% CI: 1.08, 1.13) and post-partum (aRR 1.17; 95% CI: 1.15, 1.19) and specifically diagnoses of mood and anxiety disorders (aRR 1.14; 95% CI: 1.13, 1.16), psychotic disorders (aRR 1.20; 95% CI: 1.10, 1.31) and substance- or alcohol-use disorders (aRR 1.24; 95% CI: 1.14, 1.36). There was no effect modification related to social or medical complexity for these outcomes. CONCLUSIONS: Women with asthma predating pregnancy are at slightly increased risk of mental illness in pregnancy and post-partum. A multidisciplinary management strategy may be required to ensure timely identification and treatment.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».