Psychological Distress and Behavioural Changes in Pregnant and Postpartum Individuals During the COVID-19 Pandemic
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To determine the psychological and behavioural effects of the COVID-19 pandemic on a Canadian cohort of individuals during pregnancy and the postpartum period. METHODS: In 2020, individuals between 20 weeks gestation and 3 months postpartum receiving maternity care from an urban Canadian clinic were invited to complete a questionnaire. The purpose-built questionnaire used validated scales including the Medical Outcomes Study Social Support Survey (MOS), Depression, Anxiety, and Stress Scale (DASS-21), Edinburgh Postnatal Depression Scale (EPDS), and questions from a SARS study. RESULTS: One hundred nine people completed the questionnaire (response rate, 55%) of whom 57% (n = 62) were postpartum. Most respondents (107, 98%) were married and had completed post-secondary education (104, 95%). Despite these protective factors, moderate to severe levels of depression (22%), anxiety (19%) and stress (27%), were recorded using the DASS-21, and 25% of participants (26) had depression (score ≥11) using the EPDS. Despite high social support in all MOS domains (median scores 84-100), a majority of participants reported loneliness (69, 67%) and were nearly or totally housebound (65, 64%). About half of participants worried about themselves (50, 46.3%) or their baby (59, 54%) contracting COVID-19, while the majority postponed (80, 74.1%) and cancelled (79, 73.2%) prenatal appointments. Being homebound or feeling lonely / lacking support were significant risk factors for psychological distress (P = 0.02) whereas exercise and strong social support were protective (P < 0.05). CONCLUSION: Pregnant and postpartum individuals experienced moderate to severe depression, anxiety, and stress during the COVID-19 pandemic. Exercise and strong social support were protective. Health care provider enquiry of home circumstances and activity may identify individuals needing enhanced supports.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,000 | 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 | 0,001 |
| 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 ».