Risk for Maternal Depressive Symptoms and Perceived Stress by Ethnicities in Canada: From Pregnancy Through the Preschool Years
Notice bibliographique
Résumé
Objective:Past cross-sectional studies have reported that mothers from ethnic minorities experience higher levels of prenatal and post-partum psychosocial distress compared with mothers from ethnic majorities. However, no studies have examined how the pattern varies longitudinally in a Canadian population of heterogeneous ethnicity.Methods:We analyzed data from 3,138 mothers participating in the Canadian Healthy Infant Longitudinal Development (CHILD) Study, a longitudinal multi-center study incorporating 10 distinct waves of psychosocial data collection from pregnancy until the index child was aged 5 y. Maternal self-identified ethnicity was grouped as White Caucasian, First Nations, Black, Southeast Asian, East Asian, South Asian, Middle Eastern, Hispanic and mixed ethnicity. We performed a multi-level regression to determine whether mothers of specific minority ethnicities were more likely to experience higher levels of distress (i.e. depressive symptoms and perceived stress) compared to white Caucasian mothers.Results:Mothers self-identifying as Black or First Nations had consistently higher distress scores than mothers from other ethnicities across all data collection times. After adjusting for relevant variables (history of depression, education, household income, marital status, and social support), First Nations mothers had a 20% increase in the mean scores of depressive symptoms compared to White Caucasian Mothers.Conclusions:Increased levels of perinatal and post-partum distress were seen in only some ethnic minority groups. Studies should avoid collapsing all categories into ethnic minority or majority and may need to consider how ethnicity interacts with other sociodemographic factors such as poverty.
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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 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».