Prevalence of Maternal Depressive Symptoms in Canada during the COVID-19 Pandemic
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: This study aimed to assess the prevalence of depressive symptoms among persons who gave birth in Canada during the COVID-19 pandemic, and to identify the factors associated with these symptoms. METHODS: A cross-sectional survey was conducted between February and April 2021 across Canada. Persons who gave birth during the COVID-19 pandemic were recruited through social media sites and completed an online survey. Depressive symptoms were measured using the Edinburgh Postnatal Depression Scale (EPDS). RESULTS: The survey was initiated by 4828 persons, and 3817 participants were included in the analysis. The mean EPDS score was 10.41 (SD = 5.66). Almost one-half (47.5%) of the participants showed a high level of depressive symptoms (EPDS ≥11). Participants in Atlantic (52.5%) and Eastern (51.2%) Canada were more likely to have depressive symptoms compared with those in the Prairie region (45.2%) and Western Canada (41.2%) (P < 0.001). The risk of depressive symptoms was higher among participants who gave birth earlier in the pandemic and among those who were more socioeconomically disadvantaged. CONCLUSIONS: This study shows that a substantial proportion of participants had high levels of depressive symptoms and that participants with older infants and those living in Atlantic and Eastern Canada had higher mean EPDS scores. Assessment of maternal mental health is important during times of societal disruptions such as pandemics. Proactive mental health assessment and support should be provided to all postpartum persons, especially those with lower socioeconomic and educational resources.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».