Cumulative Effects of Prenatal and Concurrent Maternal Distresson Psychiatric Disorders in Adolescent Offspring
Notice bibliographique
Résumé
Background: Mental disorders affect 20% of children and adolescents globally and are among the most chronic and costly problems affecting youth. Offspring exposure to maternal disorders (depression, anxiety, and/or stress) prenatally as well as in adolescence increases the risk of psychopathology in adolescence. Objective: Exposure to maternal distress in pregnancy, as well as in adolescence, has independently been linked to psychopathology in youth. However, our understanding of the cumulative effects of exposure to maternal distress over time remains incomplete. Methods: 1964 participants enrolled in the 2014 Ontario Child Health Study (OCHS) aged 12-17 years completed the Mini-International Neuropsychiatric Interview for Children and Adolescents (MINI-KID). Maternal prenatal distress was defined as mother-reported depression and/or anxiety during pregnancy requiring treatment. Maternal concurrent distress was self-reported when offspring were 12-17 years of age using the Kessler Psychological Distress Scale (K6). We examined associations between increasing levels of exposure to maternal distress (no exposure, prenatal exposure only, concurrent exposure only, both prenatal and concurrent exposure) and the risk of psychiatric disorder in 12-17-year-olds. Results: The odds of major depressive disorder (OR=1.29, 95% CI: 1.01-1.67) and ADHD (OR=1.30, 95% CI: 1.02-1.65) increased with increasing exposure to maternal distress. Associations between increasing levels of maternal distress and several psychiatric disorders were amplified in males. Conclusions: The accumulation of exposure to maternal distress over time predicts offspring psychopathology in adolescence and emphasizes the significance of the early detection of maternal distress and ongoing monitoring and intervention to reduce the burden of mental disorders in offspring.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».