The Montreal Antenatal Well-Being Study (MAWS): a prospective longitudinal study of perinatal mental health.
Notice bibliographique
Résumé
Objective: This prospective longitudinal cohort aims to identify biological, psychological, and social factors that contribute to maternal perinatal mental health, family well-being, and child development. Method: Pregnant individuals (N=1130) were recruited between 8-20 gestation weeks. Questionnaire data were collected through a web-based platform together with biosamples for genetic analysis. Baseline characteristics of the cohort are described. A Bayesian model explored potential pandemic-associated changes in baseline maternal mental health symptoms throughout recruitment. Results: At baseline, 28.3% and 11.6% of pregnant participants reported clinically significant symptoms of anxiety (Spielberger Trait Anxiety Inventory ≥ 40) or depression (Edinburgh Postnatal Depression Scale ≥ 13). The onset of the COVID-19 pandemic was associated with increased likelihood of elevated scores on brief screening instruments for anxiety and depression. There was insufficient evidence for such effects using other screening tools. Conclusion(s): We further highlight anxiety and depression as common complications of pregnancy but find a modest impact of the pandemic on mental health within this cohort. Leveraging the unique data collected through this study we seek to inform screening practices and health policy to improve the well-being of mothers and families.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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.
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 ».