Prenatal Care and Adverse Pregnancy Outcomes among Women with Depression: A Nationwide Population-Based Study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To evaluate the quantity of prenatal care as a risk factor for giving birth to low birth weight (LBW), preterm, and small for gestational age (SGA) infants in a sample of women diagnosed with depressive disorder. METHOD: Our study used a population-based dataset, Taiwan's National Health Insurance Research Database, which we linked to Taiwan's birth certificate registry to identify a total of 5283 new mothers with depressive disorder. Multivariate logistic regression analyses were performed to measure the risk of giving birth to LBW, preterm, and SGA infants, relating to the number of prenatal care visits (10 or more, 8 to 9, and 7 or less) made by mothers with depressive disorder. RESULTS: After adjusting for a woman's age, monthly income, urbanization level of place of residence, geographic location, marital status, substance abuse, arterial hypertension, diabetes, anemia, coronary heart disease, malpresentation, insufficient or excessive fetal growth, placenta or previa abruption, and infant's sex and parity, regression analyses revealed that mothers with a history of depressive disorder who received prenatal care 7 times or less were 4.21 (95% CI 3.34 to 5.32, P < 0.001), 5.37 (95% CI 4.33 to 6.67, P < 0.001), and 2.41 (95% CI 2.03 to 2.86, P < 0.001) times as likely to have LBW, preterm, and SGA babies, respectively, compared with mothers with depressive disorder who received prenatal care visits 10 times or more. CONCLUSIONS: Mothers with a history of depressive disorder who make fewer prenatal care visits were at an increased risk of LBW, SGA, and preterm birth, compared with women with a history of depressive disorder who made an adequate number of prenatal visits.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».