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Enregistrement W1782099231 · doi:10.1002/14651858.cd000946

Caregiver support for postpartum depression

2001· review· en· W1782099231 sur OpenAlexaff
KL Ray, ED Hodnett

Notice bibliographique

RevueCochrane Database of Systematic Reviews · 2001
Typereview
Langueen
Domaine
Thématique
Établissements canadiensUniversity of TorontoDiscovery Air (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPostpartum depressionDepression (economics)PsychologyMedicineBiologyPregnancyEconomicsGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Supportive relationships during the perinatal period may enhance a mother's feeling of wellbeing and control. Support to women during labour and after birth has shown benefits and this may also be the case for mothers with postpartum depression. OBJECTIVES: The objective of this review was to assess the effect of professional and/or social support interventions for the treatment of postpartum depression. SEARCH STRATEGY: We searched the Cochrane Pregnancy and Childbirth Group trials register. SELECTION CRITERIA: Randomised and quasi-randomised trials comparing additional support from caregivers with usual forms of care in the postpartum period, in women who were clinically depressed in the six months after giving birth. DATA COLLECTION AND ANALYSIS: Trial quality was assessed and data were extracted by both reviewers. Study authors were contacted for additional information. MAIN RESULTS: Two studies involving 137 women were included. There is potential for bias in at least one study, due to large numbers of women refusing to take part in the trial as well as significant losses to follow-up during the trial. Treatment of postpartum depression with support was associated with a reduction in depression at 25 weeks after giving birth (odds ratio 0.34, 95% confidence intervals 0.17 to 0.69). REVIEWER'S CONCLUSIONS: There is some indication that professional and/or social support may help in the treatment of postpartum depression. The types of support should be investigated to assess which models are most effective.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,032
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,030

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,032
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,003
Bibliométrie0,0040,003
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,001

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.

Tête enseignante Opus0,157
Tête enseignante GPT0,412
Écart entre enseignants0,255 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations41
Publié2001
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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