The impact of peer-delivered cognitive behavioral therapy for postpartum depression on infant emotion regulation
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Postpartum depression (PPD) affects up to one in five and negatively affects mothers, birthing parents, and their infants. The impact of PPD exposure on infant emotion regulation (ER) may be particularly harmful given its associations with later psychiatric problems. It remains unclear if treating maternal PPD can improve infant ER. OBJECTIVE: To examine the impact of a nine-week peer-delivered group cognitive behavioral therapy (CBT) intervention on infant ER assessed across physiological and behavioral levels. METHODS: Seventy-three mother-infant dyads were enrolled in a randomized controlled trial from 2018 to 2020. Mothers/birthing parents were randomized to the experimental group or waitlist control group. Measures of infant ER were collected at baseline (T1) and nine weeks later (T2). Infant ER was assessed using two physiological measures (frontal alpha asymmetry (FAA) and High Frequency-Heart Rate Variability (HF-HRV)), and parental-report of infant temperament. RESULTS: Experimental group infants displayed more adaptive changes in both physiological markers of infant ER from T1 to T2 (FAA (F(1,56) = 4.16, p = .046) and HF-HRV (F(1,28.1) = 5.57, p = .03)) than those in the waitlist control group. Despite improvements in maternal PPD, no differences were noted in infant temperament from T1 to T2. LIMITATIONS: A limited sample size, potential lack of generalizability of our results to other populations, and an absence of long-term data collection. CONCLUSIONS: A scalable intervention designed for those with PPD may be capable of adaptively improving infant ER. Replication in larger samples is needed to determine if maternal treatment can help disrupt the transmission of psychiatric risk from mothers/birthing parents to their infants.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,002 | 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 ».