Maternal stress and hair cortisol among pregnant women following hurricane Florence
Notice bibliographique
Résumé
Natural disasters represent major stressors, resulting in psychological distress and physiological responses such as increased cortisol. During pregnancy, this impacts not only maternal well-being, but also fetal development. In 2018, Hurricane Florence caused extensive damage across the eastern United States. Studies indicated that compared to married pregnant women, unmarried pregnant women had higher risk of distress. Here we assess hair cortisol among a subsample of participants, and variations based on marital status. METHODS: We analyzed multiple stress measures among 37 participants who were pregnant during Hurricane Florence. We used questionnaires modeled on previous studies to assess hardship associated with the hurricane, psychological distress, sociodemographic characteristics, social support, and food security. We analyzed cortisol concentrations in proximal and distal hair sections, representing stress around the time of the disaster (distal) and 3-4 months following the disaster (proximal). We used linear regression to test relationships between hair cortisol and self-report stress measures, and variations based on marital status. RESULTS: Self-report measures of distress and hardship were similar among married and unmarried participants. Mean cortisol levels in distal and proximal sections were higher among unmarried participants. Controlling for confounding variables, hardship was not associated with hair cortisol. Distress predicted cortisol in distal sections (β = .482, p = .018), with a trend for proximal sections (β = .368, p = .055). Marital status was a significant predictor of distal (β = .388, p = .027) and proximal (β = .333, p = .047) hair cortisol, explaining 8.6%-11.7% of unique variance. CONCLUSIONS: Preexisting and intersecting risk factors likely place unmarried pregnant individuals at risk of stress during and following a disaster.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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 ».