Trajectories of sleep quality and depressive symptoms in women from pregnancy to 3 months postpartum: a prospective cohort study
Notice bibliographique
Résumé
Sleep quality and depression during pregnancy often affect women's adaptation to motherhood and are linked with adverse maternal and neonatal outcomes. Using a prospective cohort study comprising 190 pregnant women in central Taiwan, we investigated the trajectories of sleep quality and depressive symptoms and their associated predictors in perinatal women from pregnancy to postpartum. Sleep and depressive symptoms were assessed using the Pittsburgh Sleep Quality Index and the Edinburgh Postnatal Depression Scale, respectively, from mid-pregnancy to 3 months postpartum. We used group-based trajectory modelling and logistic regression modelling to analyse the data collected from the structured questionnaires. Pregnant women (50.5% primipara) with a mean (standard deviation) age of 32.3 (4.1) years were included. We identified three distinctive classes of sleep quality trajectories during the perinatal period: 'stable good' (18.4%), 'increasing poor' (48.9%), and 'stable poor' (32.6%). We further detected three stable trajectories of depressive symptoms: 'stable low' (36.3%), 'stable mild' (42.1%), and 'stable high' (21.6%). A significant association between sleep quality and depression trajectories was evident (p < 0.001). High fatigue symptoms and low social support predicted the high trajectories of poor sleep and depressive symptoms. Distinctive dynamic sleep quality and stable depression trajectories were characterised. Our findings revealed that both the sleep and depression trajectories were closely associated with one another, with common predictors of fatigue symptoms and social support. The early assessment of maternal sleep and depression status is important for identifying at-risk women and initiating interventions tailored to perinatal women to improve their sleep and mental health.
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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 | 0,003 | 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 ».