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Enregistrement W4378619850 · doi:10.1186/s12888-023-04867-w

Maternal distress and parenting during COVID-19: differential effects related to pre-pandemic distress?

2023· article· en· W4378619850 sur OpenAlexaff
Ann Don Low, Yue Yu, Lit Wee Sim, Jean‐François Bureau, Ngiap Chuan Tan, Helen Chen, Yang Yang, Bobby K. Cheon, Kerry Lee, Marian J. Bakermans‐Kranenburg, Stella Tsotsi, Anne Rifkin‐Graboi

Notice bibliographique

RevueBMC Psychiatry · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMaternal Mental Health During Pregnancy and Postpartum
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesMinistry of Education, IndiaNational Research Foundation SingaporeNational Research Foundation
Mots-clésDistressPandemicPsychologyAnxietyCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Young adultMultilevel modelClinical psychologyMedicineDevelopmental psychologyPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Distinguishing whether and how pre-existing characteristics impact maternal responses to adversity is difficult: Does prior well-being decrease the likelihood of encountering stressful experiences? Does it protect against adversity's negative effects? We examine whether the interaction between relatively uniformly experienced adversity (due to COVID-19 experience) and individual variation in pre-existing (i.e., pre-pandemic onset) distress predicted mothers' pandemic levels of distress and insensitive caregiving within a country reporting low COVID-19 death rates, and strict nationwide regulations. METHOD: Fifty-one Singaporean mothers and their preschool-aged children provided data across two waves. Pre- pandemic onset maternal distress (i.e., psychological distress, anxiety, and parenting stress) was captured via self-reports and maternal sensitivity was coded from videos. Measures were repeated after the pandemic's onset along with questionnaires concerning perceived COVID-19 adversity (e.g., COVID-19's impact upon stress caring for children, housework, job demands, etc.) and pandemic-related objective experiences (e.g., income, COVID-19 diagnoses, etc.). Regression analyses (SPSS v28) considered pre-pandemic onset maternal distress, COVID-19 stress, and their interaction upon post-pandemic onset maternal distress. Models were re-run with appropriate covariates (e.g., objective experience) when significant findings were observed. To rule out alternative models, follow up analyses (PROCESS Model) considered whether COVID-19 stress mediated pre- and post-pandemic onset associations. Models involving maternal sensitivity followed a similar data analytic plan. RESULTS: Pre-pandemic maternal distress moderated the association between COVID-19 perceived stress and pandemic levels of maternal distress (β = 0.22, p < 0.01) but not pandemic assessed maternal sensitivity. Perceived COVID-19 stress significantly contributed to post-pandemic onset maternal distress for mothers with pre-pandemic onset distress scores above (β = 0.30, p = 0.05), but not below (β = 0.25, p = 0.24), the median. Objective COVID-19 adversity did not account for findings. Post-hoc analyses did not suggest mediation via COVID-19 stress from pre-pandemic to pandemic maternal distress. CONCLUSIONS: Pre-existing risk may interact with subsequent perceptions of adversity to impact well-being. In combination with existing research, this small study suggests prevention programs should focus upon managing concurrent mental health and may highlight the importance of enhanced screening and proactive coping programs for people entering high stress fields and/or phases of life.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,833

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,016
Tête enseignante GPT0,322
Écart entre enseignants0,307 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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