Trajectories of distress from pregnancy to 15-months post-partum during the COVID-19 pandemic
Notice bibliographique
Résumé
Background: The COVID-19 pandemic has particularly burdened pregnant and postpartum women. It remains unclear how distress levels of pregnant and postpartum people have changed (or persisted) as the pandemic continues on and which factors may contribute to these trajectories of distress. Methods: This longitudinal study included 304 pregnant people, who were followed during pregnancy, 6-weeks, 6-months and 15-months postpartum. At each time point, a latent "distress" factor was estimated using self-reported depressive symptoms, anxiety symptoms, and stress. Reported negative impact of COVID-19 and social support were assessed during pregnancy as risk and protective factors related to distress. Second-order latent growth curve modeling with a piecewise growth function was used to estimate initial levels and changes in distress over time. Results: Mean distress was relatively stable from the pregnancy to 6-weeks postpartum and then declined from 6-weeks to 15-months postpartum. Higher education, greater social support, and lower negative impact of COVID-19 were associated with a lower distress during pregnancy. Unexpectedly, negative impact of COVID-19 was associated with a faster decrease in distress and more social support was associated with a greater increase in distress from pregnancy to 6-weeks postpartum. However, these effects became non-significant after controlling for distress during pregnancy. Conclusion: Findings indicate high but declining levels of distress from pregnancy to the postpartum period. Changes in distress are related to social support and the negative impact of the pandemic in pregnancy. Findings highlight the continued impact of COVID-19 on perinatal mental health and the need for support to limit the burden of this pandemic on pregnant people 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 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».