Psychological Distress in Childbearing Persons During the COVID‐19 Pandemic: A Multi‐Trajectory Study of Anger, Anxiety, and Depression
Notice bibliographique
Résumé
Psychological distress can manifest as depression, anxiety, and anger in the perinatal period. These conditions are often comorbid yet studied in isolation. A full understanding of perinatal psychopathology requires the spectrum of common psychological distress to be studied concurrently to better understand interconnected symptoms. A transdiagnostic approach provides valuable insights into how symptoms interact and cumulatively affect mental health, which can inform more effective screening and treatment strategies. This, in turn, can improve outcomes for birthing parents experiencing psychological distress. We undertook group‐based multi‐trajectory modeling (GBMTM) to uncover the patterns of affective disorders (anger, anxiety, and depression) over three‐time points (pregnancy, 3‐, and 12‐months postpartum (mPP)) in a large longitudinal cohort of persons who gave birth during the COVID‐19 pandemic ( n = 2145). We identified five trajectory groups: high‐stable (11.3%), postpartum‐increase (16.0%), postpartum‐decrease (21.5%), low‐stable (37.9%), and minimal stable (13.2%) symptoms of anger, anxiety, and depression. Multinomial regression revealed that lower levels of sleep disturbance, less financial hardship, and lower intolerance of uncertainty predicted postpartum decreases in psychological distress compared with the high stable group. Higher levels of sleep disturbance, greater financial hardship, lower level of social support, and greater intolerance of uncertainty predicted postpartum increases in psychological distress compared with the low‐stable and minimal‐stable groups. Screening for psychological distress symptoms (i.e., anger, anxiety, and depression), paired with access to evidence‐based management for those who screen positive, is warranted during the first postpartum year to reduce the harmful effects of unmanaged distress on 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 | 0,001 | 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 ».