The Impact of COVID-19 on Maternal Mental Health during Pregnancy: A Comparison between Canada and China within the CONCEPTION Cohort
Notice bibliographique
Résumé
The effect of the COVID-19 pandemic on maternal mental health has been described in Canada and China but no study has compared the two countries using the same standardized and validated instruments. In this study, we aimed to evaluate and compare the impact of COVID-19 public health policies on maternal mental health between Canada and China, as we hypothesize that geographical factors and different COVID-19 policies are likely to influence maternal mental health. Pregnant persons >18 years old were recruited in Canada and China using a web-based strategy. All participants recruited between 26 June 2020 and 16 February 2021 were analyzed. Self-reported data included sociodemographic variables, COVID-19 experience and maternal mental health assessments (Edinburgh Perinatal Depression Scale (EPDS), Generalized Anxiety Disorders (GAD-7) scale, stress and satisfaction with life). Analyses were stratified by recruitment cohort, namely: Canada 1 (26 June 2020–10 October 2020), Canada 2 and China (11 October 2020–16 February 2021). Overall, 2423 participants were recruited, with 1804 participants within Canada 1, 135 within Canada 2 and 484 in China. The mean EDPS scores were 8.1 (SD, 5.1) in Canada 1, 8.1 (SD, 5.2) in Canada 2 and 7.7 (SD, 4.9) in China (p-value Canada 2/China: p = 0.005). The mean GAD-7 scores were 2.6 (SD, 2.9) in China, 4.3 (SD, 3.8) in Canada 1 (p < 0.001) and 5.8 (SD, 5.2) in Canada 2 (p < 0.001). When adjusting for stress and anxiety, being part of the Chinese cohort significantly increased the chances of having maternal depression by over threefold (adjusted OR 3.20, 95%CI 1.77–5.78). Canadian and Chinese participants reported depressive scores nearly double those of other crises and non-pandemic periods. Lockdowns and reopening periods have an important impact on levels of depression and anxiety among pregnant persons.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».