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Enregistrement W7106008280 · doi:10.7939/83332

Social fragmentation and maternal mental health: a longitudinal analysis of depression and anxiety among pregnant women and mothers in Alberta, Canada

2025· dissertation· en· W7106008280 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueUniversity of Alberta Library · 2025
Typedissertation
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMaternal Mental Health During Pregnancy and Postpartum
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMental healthAnxietyMultilevel modelLongitudinal studyPublic healthSocial isolationDepression (economics)Fragile Families and Child Wellbeing Study

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Maternal mental health is a significant public health concern, particularly during the perinatal period when depression and anxiety are prevalent. In Canada, approximately 23% of postpartum mothers report symptoms of depression or anxiety. Social fragmentation, characterized by weakened social ties and community cohesion, has been linked to mental health challenges. However, its impact on maternal well-being remains underexplored, particularly within the Canadian context. Objective: This study examines the association between neighborhood social fragmentation and maternal depression and anxiety, among mothers in Calgary, Alberta. The research aims to investigate whether higher levels of social fragmentation correspond with increased risks of depressive and anxiety symptoms. Methods: Using data from the All Our Families (AOF) cohort, this study analyzed 1,693 mothers from 158 neighborhoods, collected across four time points from early pregnancy (<25 weeks’ gestation) to one year postpartum. Social fragmentation was measured using the Congdon Index, derived from the 2006 Canadian Census. Multilevel growth curve modeling was employed to evaluate the relationship between social fragmentation and maternal depression and anxiety, while accounting for individual- and area-level covariates. Sensitivity analyses were performed to examine the robustness of the results. Results: Contrary to initial hypotheses, those who lived in neighbourhood with the highest level of neighborhood social fragmentation were significantly associated with lower depressive symptoms among mothers in the fully adjusted model (regression coefficient β = -0.76, 95% CI: -1.43, -0.08). This inverse relationship was not observed for anxiety symptoms (regression coefficient β = -1.01, 95% CI: -2.45, 0.44), suggesting that the social and contextual factors influencing depression and anxiety may differ. When depressive and anxiety symptoms were analyzed as dichotomous outcomes, no significant associations were found. Conclusion: These findings challenge conventional assumptions that social fragmentation uniformly predicts negative mental health outcomes. Instead, they underscore the nuanced relationship between social environment and maternal mental health, suggesting that fragmented neighborhoods may possess protective factors that warrant further exploration. Future research should aim to contextualize social fragmentation measures and investigate the community dynamics that might contribute to maternal resilience in fragmented settings.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,027
Score d'incertitude au seuil0,199

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,005
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,227
Écart entre enseignants0,221 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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'admission1
Résumé présentoui

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