A longitudinal study examining the associations between prenatal and postnatal maternal distress and toddler socioemotional developmental during the COVID‐19 pandemic
Notice bibliographique
Résumé
Elevated psychological distress, experienced by pregnant women and parents, has been well-documented during the COVID-19 pandemic. Most research focuses on the first 6-months postpartum, with single or limited repeated measures of perinatal distress. The present longitudinal study examined how perinatal distress, experienced over nearly 2 years of the COVID-19 pandemic, impacted toddler socioemotional development. A sample of 304 participants participated during pregnancy, 6-weeks, 6-months, and 15-months postpartum. Mothers reported their depressive, anxiety, and stress symptoms, at each timepoint. Mother-reported toddler socioemotional functioning (using the Brief Infant-Toddler Social and Emotional Assessment) was measured at 15-months. Results of structural equation mediation models indicated that (1) higher prenatal distress was associated with elevated postpartum distress, from 6-weeks to 15-months postpartum; (2) associations between prenatal distress and toddler socioemotional problems became nonsignificant after accounting for postpartum distress; and (3) higher prenatal distress was indirectly associated with greater socioemotional problems, and specifically elevated externalizing problems, through higher maternal distress at 6 weeks and 15 months postpartum. Findings suggest that the continued experience of distress during the postpartum period plays an important role in child socioemotional development during the COVID-19 pandemic.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».