Prevalence, Clinical Course, and Management of Depression During Pregnancy
Notice bibliographique
Résumé
Depression has been identified by the World Health Organization as a major cause of morbidity in the 21st century. As women between 25 and 44 yr represent the population at highest risk for depression, a substantial number are likely to become pregnant while suffering from this illness. In this chapter, we summarize the prevalence and clinical course of depression during pregnancy. We also document evidence-based information regarding the safety and efficacy of both pharmacological and nonpharmacological treatments of prenatal depression. In addition, we discuss other issues surrounding the treatment of depression, such as abrupt discontinuation syndrome, poor neonatal adaptability, and an increase in the rate of spontaneous abortions, associated with the use of certain antidepressant drugs. Of equal importance, we also review the emerging literature on the potential adverse effects of untreated depression during pregnancy. Depression is an important issue that must be addressed when women become pregnant. A variety of pharmacological and nonpharmacological treatment options are available, the vast majority of which appear to be relatively safe. Women suffering from depression during pregnancy must be treated individually, and the benefits and/or risks of treatment or nontreatment should be weighed carefully using evidence-based information. This approach will ensure the best possible outcomes for the mothers and their babies.
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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) | 0,000 | 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 ».