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Enregistrement W4412856210 · doi:10.3389/frcha.2025.1581135

Interactive effects of prenatal adversity and COVID-19 hardship on youth psychological distress: a longitudinal study

2025· article· en· W4412856210 sur OpenAlexafffund
Yifan Wang, Chloé Voyer, Alain Brunet, François Freddy Ateba, Ashley Wazana, David P. Laplante

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Child and Adolescent Psychiatry · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMaternal Mental Health During Pregnancy and Postpartum
Établissements canadiensMcGill UniversityUniversité de MontréalJewish General Hospital
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésDistressPandemicPsychologyAnxietyPsychological resilienceCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Psychological distressClinical psychologyDevelopmental psychologyPsychiatryMedicineSocial psychologyDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: The COVID-19 pandemic resulted in severe loss of life and increased anxiety as well as fear worldwide. This study explored whether pre-pandemic exposure to varying levels of perinatal maternal adversity coupled with pandemic-related experiences are related to youth distress levels. Methods: Data from 119 youth (aged 9-17) and their mothers were analyzed to assess the interactive effects of perinatal maternal adversity and pandemic-related objective hardship on youth psychological distress. Results: Youth-reported hardship models consistently explained more variance in their psychological distress. Youth-reported hardship, specifically daily life changes, predicted psychological distress, including PTSD symptoms and peritraumatic experiences during the pandemic. Discussion: Youths exposed to high perinatal maternal socio-environmental adversity demonstrated resilience when faced with pandemic disruptions, suggesting that alignment between early adversity and later stress can mitigate distress during crises.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,556

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,016
Tête enseignante GPT0,316
Écart entre enseignants0,300 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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