Impact of the COVID-19 pandemic on maternal mental health during pregnancy: The CONCEPTION study – Phase I
Notice bibliographique
Résumé
Introduction Mental health regional differences during pregnancy through the COVID-19 pandemic is understudied. Objectives We aimed to quantify the impact of the COVID-19 pandemic on maternal mental health during pregnancy. Methods A cohort study with a web-based recruitment strategy and electronic data collection was initiated in 06/2020. Although Canadian women, >18 years were primarily targeted, pregnant women worldwide were eligible. The current analysis includes data on women enrolled 06/2020-11/2020. Self-reported data included mental health measures (Edinburgh Perinatal Depression Scale (EPDS), Generalized Anxiety Disorders (GAD-7)), stress. We compared maternal mental health stratifying on country/continents of residence, and identified determinants of mental health using multivariable regression models. Results Of 2,109 pregnant women recruited, 1,932 were from Canada, 48 the United States (US), 73 Europe, 35 Africa, and 21 Asia/Oceania. Mean depressive symptom scores were lower in Canada (EPDS 8.2, SD 5.2) compared to the US (EPDS 10.5, SD 4.8) and Europe (EPDS 10.4, SD 6.5) (p<0.05), regardless of being infected or not. Maternal anxiety, stress, decreased income and access to health care due to the pandemic were increasing maternal depression. The prevalence of severe anxiety was similar across country/continents. Maternal depression, stress, and earlier recruitment during the pandemic (June/July) were associated with increased maternal anxiety. Conclusions In this first international study on the impact of the COVID-19 pandemic, CONCEPTION has shown significant country/continent-specific variations in depressive symptoms during pregnancy, whereas severe anxiety was similar regardless of place of residence. Strategies are needed to reduce COVID-19’s mental health burden in pregnancy. Disclosure No significant relationships.
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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 | 0,001 | 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 ».