Prenatal mental health data and birth outcomes in the pregnancy during the COVID-19 Pandemic dataset
Notice bibliographique
Résumé
The COVID-19 pandemic was a substantial stressor, especially for pregnant individuals. We aimed to understand the impact of COVID-19-related stresses on pregnant individuals and their infants and collected survey-based data across Canada as part of the Pregnancy during the COVID-19 Pandemic (PdP) project. The dataset described here provides baseline prenatal data and basic birth outcomes from PdP participants. This data includes information from pregnant individuals as well as their infants. At enrolment and time of completion of the baseline survey, participants were pregnant, ≥17 years of age, ≤35 weeks of gestation, living in Canada, and able to read and write in English or French. Baseline data were collected between April 2020-April 2021. Infant data were collected between May 2020-December 2021. All data were collected via self-report using online questionnaires in REDCAP. Questionnaires were available in both English and French. Data were checked for completeness and plausibility, and duplicates were removed. The dataset described here includes age, education, and household income of the pregnant individuals reported at the baseline/enrollment survey. Raw scores are provided for the Edinburgh Postnatal Depression Scale (EPDS) and the PROMIS Anxiety scale. Ratings are also given for three variables describing fear of the COVID-19 virus. Birth outcomes are provided for infants, including gestational age at birth, birthweight, length, mode of delivery, and whether the infant spent time in the neonatal intensive care unit (NICU). Delivery date is reported as month and year. These data will be beneficial for anyone interested in researching stress during pregnancy or birth outcomes in the context of the COVID-19 pandemic. They will also be useful to researchers interested in examining more general effects of prenatal distress on birth outcomes in children. Data could also be compared to other datasets from the COVID-19 pandemic to establish generalizability, or to pre-pandemic datasets to determine the extent of changes during the COVID-19 pandemic.
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 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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».