Affective Instability, Depression, and Anxiety Symptoms in a Community Sample of Pregnant and Postpartum Women: A Cross-Sectional Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Although perinatal women experience an elevated level of affective instability (AI), limited research has been conducted to examine perinatal AI and its relation to depression and anxiety. The current study investigated correlations between AI and depression, between AI and anxiety during the perinatal period, and between current depression and anxiety and the latent factors of the Affective Lability Scale-18 (ALS-18). METHODS: 202 Canadian perinatal women participated in this cross-sectional study. The ALS-18 was used to assess AI, while the Depression, Anxiety, and Stress Scale-21 measured depression, anxiety, and stress. Multiple logistic regression was performed to investigate the relationship between AI and depression and anxiety, and multiple linear regression was conducted to examine the association between current depression and anxiety and the three latent factors of ALS-18. RESULTS: The findings revealed a significant association between AI and depression and between AI and anxiety. Current depression and anxiety were correlated with ALS-18 factors of depression/anxiety shift and depression/elation shift, while current depression was linked to ALS-18 factor of anger. CONCLUSIONS: The study findings have important implications for early detection and intervention of maternal anxiety and depression. In order to improve maternal mental health, AI should be included in routine perinatal check-ups.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».