Depression screening and patient outcomes in pregnancy or postpartum: A systematic review
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
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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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle