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Enregistrement W4286266715 · doi:10.1016/j.sleh.2022.05.011

Sleep and mental health in pregnancy during COVID-19: A parallel process growth model

2022· article· en· W4286266715 sur OpenAlexafffund
Lianne Tomfohr‐Madsen, Charlie Rioux, Anna MacKinnon, Katherine Silang, Leslie E. Roos, Catherine Lebel, Gerald F. Giesbrecht

Notice bibliographique

RevueSleep Health · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMaternal Mental Health During Pregnancy and Postpartum
Établissements canadiensUniversity of ManitobaAlberta Children's HospitalUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesFonds de Recherche du Québec - SantéSocial Sciences and Humanities Research Council of CanadaCanadian Institutes of Health ResearchAlberta Children's Hospital FoundationAlberta Children's Hospital Research InstituteCanadian Child Health Clinician Scientist Program
Mots-clésPregnancyAnxietyDepression (economics)MedicineMental healthSleep (system call)Cohort studyLongitudinal studyPsychiatryCohortProspective cohort studyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: Pregnancy is associated with elevated risk for poor sleep quality, which increases the risk for poor obstetrical outcomes and parent mental health problems. The COVID-19 pandemic has seen increased reports of disturbed sleep worldwide; however, the degree this extends to pregnancy or influences pregnancy mental health outcomes has not been examined. The goal of this study was to examine changes in pregnant individuals' sleep, anxiety, and depression during the pandemic, and to understand how sleep was associated with symptoms of anxiety and depression over time. METHODS: The Pregnancy During the COVID-19 Pandemic (PdP) study is a prospective longitudinal cohort of pregnant individuals (at enrollment) with repeated follow-ups during pregnancy and the postpartum period. About 3747 pregnant individuals participated between April and July 2020. The present analysis was restricted to participants who completed at least 2 assessments, yielding a final sample of 1842 pregnant individuals. RESULTS: Depression symptoms were elevated at baseline, compared to prepandemic estimates of prevalence, but declined gradually over time. Shorter sleep duration, higher sleep disturbance, and more sleep-related impairments at baseline predicted a slower decline in depression symptoms over time. More sleep disturbances at baseline also predicted slower decline in anxiety symptoms over time. In contrast, rates of depression and anxiety symptoms at baseline were not predictive of changes in any of the 3 sleep variables over time. CONCLUSIONS: These findings highlight the importance of early intervention for sleep problems in pregnancy, in order to optimize mental health throughout pregnancy and mitigate long-term negative outcomes.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,016
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,067
Score d'incertitude au seuil0,134

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,016
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0020,003
Communication savante0,0050,005
Science ouverte0,0020,007
Intégrité de la recherche0,0020,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,001

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.

Tête enseignante Opus0,025
Tête enseignante GPT0,334
Écart entre enseignants0,309 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations9
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentnon

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