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Enregistrement W2021494948 · doi:10.1016/j.jmwh.2008.07.003

Postpartum Depression and Help‐Seeking Behavior

2008· article· en· W2021494948 sur OpenAlexaff
Joanne McGarry, Han Kim, Xiaoming Sheng, Marlene J. Egger, Laurie Baksh

Notice bibliographique

RevueJournal of Midwifery & Women s Health · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMaternal Mental Health During Pregnancy and Postpartum
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNational Center for Chronic Disease Prevention and Health Promotion
Mots-clésMedicineOdds ratioDepression (economics)Psychological interventionPregnancyPostpartum depressionConfidence intervalOddsDemographyDomestic violenceHelp-seekingPsychiatrySuicide preventionPoison controlMental healthLogistic regressionEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The objective of this analysis was to investigate the demographic differences between women who report postpartum depression symptoms (PPDS) and seek help versus those who report symptoms but who do not seek help, using data from the Utah Pregnancy Risk Assessment Monitoring System (PRAMS) 2004 dataset. Overall, 14.7% of Utah women reported experiencing PPDS in 2004. Sixty percent of the women who reported having PPDS did not seek help. Seeking help for depression during pregnancy was associated with help-seeking behavior postpartum (adjusted odds ratio [aOR] = 0.1; 95% confidence interval [CI], 0.04-0.2). Other factors associated with seeking help included having an infant admitted to the intensive care unit (aOR = 0.4; 95% CI, 0.2-0.9) and rural residency (aOR = 0.3; 95% CI, 0.2-0.7). Nonwhite women were 12.1 times (95% CI, 3.0-48.5) more likely to not seek help for depression compared to white women. Further, Hispanic women (aOR = 3.2; 95% CI, 1.3-8.1) and women who experienced emotional abuse had increased odds of not seeking help (aOR = 2.9; 95% CI, 1.3-6.2). Nearly 15% of Utah women in this study reported PPDS, yet fewer than half sought help. Target populations, such as nonwhite, Hispanic, emotionally abused, and urban women, have been identified for public health interventions.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,542

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,028
Tête enseignante GPT0,313
Écart entre enseignants0,284 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

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

En bref

Citations126
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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