Maternal pre-pregnancy diet and prenatal depression: the mediating role of pre-pregnancy weight status and prenatal inflammation
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Depression is a common prenatal psychological complication. We aimed to investigate if maternal pre-pregnancy diet can impact prenatal depressive symptoms and the mediating role of pre-pregnancy BMI and inflammation. We used data ( N 1141) from the Alberta Pregnancy Outcomes and Nutrition cohort study. We calculated Mediterranean diet adherence (MED) and dietary inflammatory index (DII) scores using data from pre-pregnancy FFQ. In the third-trimester, we assessed depressive symptoms using Edinburgh Postpartum Depression Scale (EPDS) and inflammation through serum C-reactive protein (CRP) levels. BMI was calculated from self-reported pre-pregnancy weight. Race-stratified analyses (white and people of colour) were run. We observed no association between MED or DII tertiles and depressive symptoms. However, white participants in the MED tertile-3 had lower risk of depression (EPDS < 10) compared with tertile-1 (OR = 0·56, 95 % CI, 0·33, 0·95). White individuals in MED tertile-3 had lower BMI (MD = –1·08; 95 % CI, −1·77, −0·39) and CRP (MD = –0·53; 95 % CI, −0·95, −0·11) than tertile-1, and those in DII tertile-2 (MD = 0·44; 95 % CI, 0·03, 0·84) and tertile-3 (MD = 0·42; 95 % CI, 0·01, 0·83) had higher CRP than tertile-1. Among people of colour, neither MED nor DII was associated with BMI or CRP, but BMI was negatively associated with depressive symptoms ( β = –0·25, 95 % CI, −0·43, −0·06). We found no association between diet and depressive symptoms through BMI or CRP, in either race. Pre-pregnancy diet might affect the risk of prenatal depression in a race-specific way. Further research is required to explore the racial differences in the association between maternal diet and prenatal depressive symptoms/depression risk.
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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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».