Cumulative and compounding effects of pre-pandemic vulnerabilities and pandemic-related hardship on psychological distress among pregnant individuals
Notice bibliographique
Résumé
Objective: Our primary objective was to determine whether pre-existing vulnerabilities and pandemic-related hardship resulted in cumulative (i.e., additive) versus compounding (i.e., multiplicative) effects on psychological distress in pregnant individuals during the COVID-19 pandemic. A secondary objective was to determine whether perceived social support and/or receipt of government financial aid buffered the effects of pandemic-related hardship on psychological distress.Method: Data are from a prospective pregnancy cohort study, the Pregnancy During the COVID-19 Pandemic study (PdP). This cross-sectional report is based upon the initial survey collected at recruitment between April 5, 2020 and April 30, 2021. Logistic regression was used to evaluate our objectives.Results: The data provide substantial evidence supporting a cumulative (additive) relationship between pandemic-related hardship and pre-existing vulnerabilities in relation to psychological distress. There was no evidence to support compounding (multiplicative) effects. Likewise, the buffering effect of social support was additive but not multiplicative. Government financial aid did not buffer the effects of objective hardship on psychological distress. Conclusion: Pre-pandemic vulnerability and pandemic-related hardship had cumulative effects on psychological distress during the COVID-19 pandemic. Adequate and equitable responses to pandemics and disasters may require more intensive supports for those with multiple vulnerabilities.
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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 | 0,002 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».