A cross-sectional analysis of perinatal depressive symptoms among Punjabi-speaking women: are they at risk?
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Depression is the leading cause of disability for childbearing women. We examined three specific research questions among Punjabi-speaking women residing in the Fraser Health Authority: 1) What are the prevalence rates of prenatal depressive symptoms? 2) Do Punjabi-speaking women have a higher likelihood of reporting depressive symptoms compared to English-speaking women after controlling for age, level of education and financial worries, and 3) Given the same level of exposure to level of education and financial worries, do Punjabi-speaking women have the same likelihood of reporting depressive symptoms? METHODS: Data originated from the Fraser Health Authority prenatal registration database consisting of pregnant women (n = 9684) who completed a prenatal registration form between June 2009 and August 2010; 9.1 % indicated speaking Punjabi. The Whooley Depression Screen measured depressive symptoms. Chi-square tests and logistic multiple regression were used to examine the rates of reporting depressive symptoms among Punjabi-speaking women compared to English-speaking women. RESULTS: Punjabi-speaking women are at a higher risk for perinatal depressive symptoms. Women needing an interpreter were more likely to report prenatal depressive symptoms compared to English-speaking women. All registrants who reported financial worries had four and a half times the odds of reporting depressive symptoms. The impact of financial worries was significantly greater in the English-speaking women compared to the Punjabi-speaking women needing an interpreter. CONCLUSION: Using an established screening device, Punjabi-speaking women were found to be at higher risk for prenatal depressive symptoms.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».