Impact of maternal depression and anxiety on immunization status of children: a prospective cohort study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Maternal depression and anxiety can have a detrimental impact on birth outcomes and healthy child development; there is limited knowledge on its influence on immunization schedule adherence. Therefore, the objectives of this study were to determine the impact of maternal depression and anxiety in the perinatal period on prolonged vaccine delay of childhood vaccines. METHODS: In this prospective cohort study, we analyzed linked survey and administrative data of 2,762 pregnant women in Calgary, Alberta, Canada. Data were collected at two time-points: prenatal (< 25 weeks of gestation) and postpartum (4 months postpartum). We used multivariable logistic regression to examine the association between depression and anxiety with prolonged immunization delay, adjusting for covariates. RESULTS: In multivariable analysis, maternal depression at either time point was not associated with prolonged delay for DTaP-IPV-Hib (OR 1.16, 95% CI 0.74-1.82), MMR/MMRV (OR 1.03, 95% CI 0.72-1.48), or all routine childhood vaccines combined (OR 1.32, 95% CI 0.86-2.04). Maternal anxiety at either time point was also not associated with prolonged delayed for DTaP-IPV-Hib (OR 1.08, 95% CI 0.77-1.53), MMR/MMRV (OR 1.07, 95% CI 0.82-1.40), or all vaccines combined (OR 1.00, 95% CI 0.80-1.26). In both the depression and anxiety models, children of Canadian-born mothers had higher odds of prolonged delay, as did those with low-income mothers. CONCLUSION: Health care providers can be reassured that maternal depression and anxiety do not appear to influence maternal commitment to routine immunization. Findings suggested that low income and household moves may influence adherence to vaccine schedules and health care providers may want to provide anticipatory guidance to these families.
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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 | 0,001 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».