The COVID-19 Pandemic Impacted Maternal Mental Health Differently Depending on Pregnancy Status and Trimester of Gestation
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: We aimed to measure the impact of the COVID-19 pandemic on maternal mental health, stratifying on pregnancy status, trimester of gestation, and pandemic period/wave. Methods: Pregnant persons and persons who delivered in Canada during the pandemic, >18 years, were recruited, and data were collected using a web-based strategy. The current analysis includes data on persons enrolled between 06/2020–08/2021. Maternal sociodemographic indicators, mental health measures (Edinburgh Perinatal Depression Scale (EPDS), Generalized Anxiety Disorders (GAD-7), stress) were self-reported. Maternal mental health in pregnant women (stratified by trimester, and pandemic period/wave at recruitment) was compared with the mental health of women who had delivered; determinants of severe depression were identified with multivariate logistic regression models. Results: 2574 persons were pregnant and 626 had already delivered at recruitment. Participants who had delivered had significantly higher mean depressive symptom scores compared to those pregnant at recruitment (9.1 (SD, 5.7) vs. 8.4 (SD, 5.3), p = 0.009). Maternal anxiety (aOR 1.51; 95%CI 1.44–1.59) and stress (aOR 1.35; 95%CI 1.24–1.48) were the most significant predictors of severe maternal depression (EDPS ˃ 13) in pregnancy. Conclusion: The COVID-19 pandemic had a significant impact on maternal depression during pregnancy and in the post-partum period. Given that gestational depression/anxiety/stress has been associated with preterm birth and childhood cognitive problems, it is essential to continue following women/children, and develop strategies to reduce COVID-19′s longer-term impact.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».