The <scp>PREGO</scp> Study: A Preconception Cohort to Better Understand Perinatal Mental Health
Notice bibliographique
Résumé
Studies assessing perinatal mental health often lack a prospective pre-pregnancy assessment. Administering measures in preconception could lead to a better understanding of changes occurring over time. This study sought to examine changes in mental health during preconception and the first trimester of pregnancy. The PREGO Study (N = 411 participants) includes 393 participants with preconception mental health data; of these, 174 also had data in the first trimester of pregnancy. We assessed symptoms of depression, anxiety, stress, distress and sleep health. Results of repeated measures ANOVA showed that symptoms of depression increased (F(1, 265.46) = 26.03; d adapted = 0.26) while stress (F(1, 251.24) = 5.95; d adapted = 0.12) and sleep health (F(1, 161.18) = 9.76; d adapted = 0.17) decreased from preconception to the first trimester of pregnancy. Other indicators remained stable. Our results highlight the need for mental health assessments from preconception through postpartum to better understand trajectories of perinatal mental health.
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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 ».