Prenatal maternal stress was not associated with birthweight or gestational age at birth during <scp>COVID</scp>‐19 restrictions in Australia: The <scp>BITTOC</scp> longitudinal cohort study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Various forms of prenatal maternal stress (PNMS) have been reported to increase risk for preterm birth and low birthweight. However, the associations between specific components of stress - namely objective hardship and subjective distress - and birth outcomes are not well understood. AIMS: Here, we aimed to determine the relationship between birthweight and gestational age at birth and specific prenatal factors (infant gender and COVID-19 pandemic-related objective hardship, subjective distress, change in diet), and to determine whether effects of hardship are moderated by maternal subjective distress, change in diet, or infant gender. MATERIALS AND METHODS: As part of the Birth in the Time of COVID (BITTOC study), women (N = 2285) who delivered in Australia during the pandemic were recruited online between August 2020 and February 2021. We assessed objective hardship and subjective distress related to the COVID pandemic and restrictions, and birth outcomes through questionnaires that were completed at recruitment and two months post-partum. Analyses included hierarchical multiple regressions. RESULTS: No associations between maternal objective hardship or subjective distress and gestational age at birth or birthweight were identified. Lower birthweight was significantly associated with female gender (adjusted β = 0.083, P < 0.001) and with self-reported improvement in maternal diet (adjusted β = 0.059, P = 0.015). CONCLUSIONS: In a socioeconomically advantaged sample, neither objective hardship nor subjective distress related to COVID-19 were associated with birth outcomes. Further research is warranted to understand how other individual factors influence susceptibility to PNMS and how these findings are applicable to women with lower socioeconomic status.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».