Targeting Intolerance of Uncertainty During Pregnancy
Notice bibliographique
Résumé
Postpartum anxiety is common, often underrecognized, and associated with numerous negative outcomes for both the perinatal individual and their infant. Despite its high prevalence and burden, research focused on preventative strategies for postpartum anxiety remains very limited. This study investigated whether a 6-week cognitive behavioral therapy protocol targeting intolerance of uncertainty (CBT-IU) during pregnancy could reduce risk for postpartum anxiety disorders among individuals with heightened intolerance of uncertainty (IU). In this investigator-initiated, single-site, proof-of-concept, randomized controlled trial (RCT), eligible participants (n=37), between 14 and 32 weeks' gestation, with heightened IU (baseline score of ≥64 on the 27-item Intolerance of Uncertainty Scale) were randomized to a 6-session individual CBT-IU or care as usual (CAU), of whom 35 completed measures and were included in analyses. The primary objective of this study was to evaluate whether CBT-IU for pregnant individuals with elevated IU could reduce the risk of postpartum anxiety disorder compared to CAU. Secondary outcomes included changes in worry, depression, and emotion regulation. <.001) compared to CAU. Treatment satisfaction among CBT-IU participants was high. These findings suggest that targeting IU during pregnancy may be an effective preventive strategy for reducing the risk of postpartum anxiety disorder onset. This proof-of-concept RCT supports a large-scale RCT to ultimately test CBT-IU as an effective intervention for prevention of postpartum anxiety disorders. ClinicalTrials.gov identifier: NCT05691140.
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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 | 0,002 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».