Notice bibliographique
Résumé
Perinatal mental illnesses affect approximately 1 out of 5 women in Canada, with postpartum depression (PPD) the most common complication of pregnancy, affecting 1 out of 10 women in Canada. Women who experience PPD often show symptoms during pregnancy, and best practice clinical guidelines increasingly call for screening of maternal mental health symptoms in the antenatal period. To do so effectively we must first identify relevant risk factors that associate with, and predict, risk of perinatal mental illness. Epidemiological and genomic studies carried out to date suggest contributions of a number of environmental and genetic risk factors to perinatal mental illness. Prediction models that consider both environmental and biological risk factors may be able to better identify women at risk of perinatal mental illness. In this thesis, I examined the relationship between environmental risk factors for perinatal mental illness in a large prospective cohort from the United Kingdom: the Avon Longitudinal Study of Parents and Children (ALSPAC, N=15242). Women provided detailed assessments of maternal anxiety and depression twice during pregnancy (at 18 and 32 weeks of gestation) and at multiple timepoints in the postpartum where I focus on the 8 week and 8 months postpartum assessments. Paired genetic data and epigenetic data (DNA methylation), were available on 9299 and 924 women, respectively. Linear regression models identified an ‘environmental’ risk model for maternal depressive/anxiety symptoms in the ALSPAC cohort including prenatal social support that cumulatively explained 17.4-32.5% of the variance in maternal symptoms in perinatal period. Next, leveraging recent advances in population genetics and large genome-wide association studies of psychiatric disorders, I integrated polygenic risk scores (PRS: a summary measure of genetic risk for a given phenotype) within the ‘environmental’ risk model. The PRS for depressive symptoms explained approximately 1% of the variance in perinatal depressive and anxiety symptoms. Lastly, I explored known epigenetic biomarkers of PPD to predict PPD in the ALSPAC mothers, and found evidence of an association between epigenetic variation and PPD. Based on the findings of the current study, perinatal mental health can be influenced by various environmental and biological factors, however environmental factors including history of sexual abuse and prenatal social support account for the largest proportion of variance in maternal mood. Together these findings highlight the importance of social support in pregnancy as well as the necessity to prevent sexual abuse in order to promote maternal perinatal mental health
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 tête enseignante, 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 ».