DEPRESSÃO E RELIGIOSIDADE: UM ESTUDO LONGITUDINAL ENTRE MULHERES DA GESTAÇÃO AO PUERPÉRIO NO CONTEXTO DA PANDEMIA DE COVID-19
Bibliographic record
Abstract
A depressão pós-parto é um transtorno mental grave que afeta significativamente a saúde emocional e o bem-estar da mãe, podendo comprometer o vínculo com o bebê e o funcionamento familiar. Durante a pandemia de COVID-19, fatores como o isolamento social, o medo da infecção, a sobrecarga emocional e a limitação no acesso a serviços de saúde mental atuaram como agravantes, contribuindo para o aumento da incidência e da severidade desse quadro entre puérperas. Este estudo longitudinal investigou a associação entre religiosidade e sintomas de depressão, da gestação ao puerpério, entre mulheres participantes de um Programa de Atenção Precoce em Saúde, oferecido gratuitamente por uma instituição de ensino superior, durante o período da pandemia. Por meio de entrevistas feitas à distância (online), foram registradas informações socioeconômicas e demográficos e sobre a presença de sintomas de depressão e religiosidade. Foram utilizados os instrumentos Inventário de Depressão de Beck (BDI-II), Escala de Depressão Pós-Parto de Edinburgh (EPDS) e Índice de Religiosidade de Duke (DUREL). A amostra final foi de 174 mulheres. Os resultados mostraram relação significativa direta entre os escores de sintomas de depressão no pós-parto e os escores de sintomas de depressão na gestação (Rate ratios=1,03; IC95%: 1,02-1,05), p<0,05, havendo associação significativa entre o nível de depressão na gestação e no pós-parto (p<0,05) e uma relação significativa inversa entre os escores de sintomas de depressão pós-parto e os escores da religiosidade organizacional (Rate ratio=0,93; IC95%:0,87-0,99) e da religiosidade intrínseca (Rate ratio=0,94; IC95%:0,91-0,98), p<0,05. Conclui-se que o nível de depressão pós-parto (DPP) esteve associada a depressão durante a gestação. A religiosidade (organizacional e intrínseca) apresentou-se como fator de proteção para a DPP.
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 imitationNot 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.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.003 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 0.000 |
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.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
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".