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Record W3185773087 · doi:10.82308/8131

Exploring associations between maternal blood pressure, symptoms of depression and anxiety, and gestational age at birth using multivariate and functional data analysis

2021· article· en· W3185773087 on OpenAlexaboutno aff
Kristin Horsley

Bibliographic record

VenueeScholarship@McGill (McGill) · 2021
Typearticle
Languageen
FieldMedicine
TopicMaternal Mental Health During Pregnancy and Postpartum
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsAnxietyDepression (economics)Multivariate analysisMultivariate statisticsGestational ageMedicineBlood pressurePsychologyObstetricsPregnancyPsychiatryClinical psychologyInternal medicineStatisticsBiology

Abstract

fetched live from OpenAlex

La grossesse est caractérisée par des changements importants de la physiologie et de la psychologie chez la mère qui peuvent mener à des problèmes de santé. Environ 7% des femmes développeront un trouble hypertensif de la grossesse et 10 à 25% rapporteront des symptômes importants de dépression ou d'anxiété. Des études antérieures démontrent que les symptômes maternels de dépression ou d'anxiété sont associés au développement ou à l'aggravation de l'hypertension pendant la grossesse, ainsi qu’à des conséquences de grossesse défavorables telles que la naissance prématurée. Cependant, la façon dont ces facteurs interagissent demeure méconnue. Cette thèse présente les résultats de trois études conçues pour: (1) examiner comment les symptômes maternels de dépression et d'anxiété interagissent avec l'hypertension pendant la grossesse pour prédire l'âge gestationnel à la naissance, (2) identifier les trajectoires de tension artérielle tout au long de la grossesse en utilisant l’analyse des données fonctionnelles et examiner comment celles-ci sont liées à l'âge gestationnel à la naissance, et (3) étudier comment les facteurs maternels, obstétricaux et psychologiques sont liés à la pression artérielle pendant la gestation en utilisant l’analyse de régression fonctionnelle.Dans le premier manuscrit de ma thèse, j'ai effectué une analyse secondaire des données d'une étude d’une cohorte de femmes enceintes à Calgary, Alberta, Canada. Sur 2763 femmes qui ont eu une grossesse unique et une naissance vivante, 247 (9%) ont reçu un diagnostic de trouble hypertensif de la grossesse. Les résultats de cette étude reproduisent les résultats de recherches antérieures sur le lien entre les troubles hypertensifs de la grossesse et l’âge gestationnel plus jeune à la naissance. De plus, les résultats démontrent que la force de cette association dépend de la gravité des symptômes de dépression et d'anxiété, de sorte que ces symptômes peuvent augmenter le risque de grossesse raccourcie lié aux troubles hypertensifs de la grossesse.Dans le deuxième manuscrit, j’utilise l'analyse de données fonctionnelles pour modéliser la pression artérielle pendant la grossesse. Des données cliniques sur la pression artérielle étaient disponibles pour 370 femmes qui ont participé à une étude de cohorte longitudinale de grossesse menée à Montréal, Québec. L'analyse de données fonctionnelles a permis d’identifier les trajectoires prédominantes de changement de pression artérielle au cours de la gestation. Les résultats de l'analyse de régression multivariée montrent qu'une augmentation tardive de la pression artérielle est associée à une gestation plus courte, tandis qu'une diminution de la pression artérielle à la mi-grossesse est associé à une gestation plus longue. En utilisant l’analyse de données fonctionnelles, cette étude contribue de façon méthodologique à la littérature sur l'analyse de la pression artérielle pendant la grossesse.Le troisième manuscrit utilise l'analyse des données fonctionnelles afin d’examiner comment les facteurs de risque de l’hypertension durant la grossesse et les symptômes de dépression et d’anxiété sont associés la pression artérielle tout au long de la grossesse. Ces résultats indiquent que la parité et l’indice de masse corporelle avant la grossesse, mais non pas les symptômes de dépression et d’anxiété, sont associés à la pression artérielle particulièrement durant certaines phases de la grossesse. Il est possible que ces résultats soient différents dans un échantillon plus «à risque» pour les maladies cardiovasculaires. L’ensemble des études de cette thèse contribue de façon significative aux connaissances sur la façon dont la psychologie maternelle interagit avec ou influence la santé cardiovasculaire maternelle tout au long de la grossesse, et à la littérature sur les méthodologies statistiques disponibles pour examiner les associations entre les variables indépendantes et dépendantes lorsqu’elles sont de nature fonctionnelle

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame machine prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.

metaresearch head score (Codex)0.004
metaresearch head score (Gemma)0.014
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.029
Threshold uncertainty score0.058

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0040.014
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.002
Bibliometrics0.0020.002
Science and technology studies0.0000.000
Scholarly communication0.0010.001
Open science0.0010.001
Research integrity0.0000.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0010.000

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.098
GPT teacher head0.301
Teacher spread0.203 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

Quick stats

Citations0
Published2021
Admission routes1
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