Depression screening and patient outcomes in pregnancy or postpartum: A systematic review
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Clinical practice guidelines disagree on whether health care professionals should screen women for depression during pregnancy or postpartum. The objective of this systematic review was to determine whether depression screening improves depression outcomes among women during pregnancy or the postpartum period. METHODS: Searches included the CINAHL, EMBASE, ISI, MEDLINE, and PsycINFO databases through April 1, 2013; manual journal searches; reference list reviews; citation tracking of included articles; and trial registry reviews. RCTs in any language that compared depression outcomes between women during pregnancy or postpartum randomized to undergo depression screening versus women not screened were eligible. RESULTS: There were 9,242 unique titles/abstracts and 15 full-text articles reviewed. Only 1 RCT of screening postpartum was included, but none during pregnancy. The eligible postpartum study evaluated screening in mothers in Hong Kong with 2-month-old babies (N=462) and reported a standardized mean difference for symptoms of depression at 6 months postpartum of 0.34 (95% confidence interval=0.15 to 0.52, P<0.001). Standardized mean difference per 44 additional women treated in the intervention trial arm compared to the non-screening arm was approximately 1.8. Risk of bias was high, however, because the status of outcome measures was changed post-hoc and because the reported effect size per woman treated was 6-7 times the effect sizes reported in comparable depression care interventions. CONCLUSION: There is currently no evidence from any well-designed and conducted RCT that screening for depression would benefit women in pregnancy or postpartum. Existing guidelines that recommend depression screening during pregnancy or postpartum should be re-considered.
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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 | 0,014 | 0,073 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».