Is it clinically and cost effective to screen for postnatal depression: a systematic review of controlled clinical trials and economic evidence
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Postnatal depression (PND) is a common mental health problem, which is associated with adverse consequences beyond the individual with depression. It is not known whether using formal methods to identify PND are clinically and cost effective in improving maternal and infant outcomes. OBJECTIVES: To evaluate the clinical and cost effectiveness of antenatal and postnatal identification of depressive symptoms. SEARCH STRATEGY: Twenty electronic databases were searched to retrieve English and non-English language articles published until February 2007. SELECTION CRITERIA: Randomised controlled trials or controlled trials comparing the use of formal methods to identify PND, with or without enhancement of care, or feedback of scores with not using formal methods to identify PND or usual care. DATA COLLECTION AND ANALYSIS: Two reviewers independently assessed studies for inclusion and extracted data. Results from the trials were combined to calculate odds ratios and 95% confidence intervals for dichotomous outcomes. MAIN RESULTS: Five studies were identified that compared formal use of a method to identify PND, with or without enhancement of care, or feedback of scores with not using a formal method or usual care. All of the studies used the Edinburgh Postnatal Depression Scale (EPDS) to identify women with PND. The results of the studies indicated beneficial effects of using the EPDS in reducing EPDS scores (OR = 0.61; 95% CI 0.48-0.76). AUTHOR'S CONCLUSIONS: Despite some apparent beneficial effects of using formal methods to identify PND, it is difficult to disentangle the effects of the screening component alone from interventions linked to a positive screen as some of the studies included enhancements of care and/or an intervention.
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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 | 0,038 | 0,184 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,020 | 0,016 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,003 |
| 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 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 ».