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Enregistrement W2053852870 · doi:10.1111/j.1399-0004.2008.01056.x

Depression during pregnancy: the potential impact of increased risk for fetal aneuploidy on maternal mood

2008· article· en· W2053852870 sur OpenAlexafffund
Catriona Hippman, Tim F. Oberlander, W.G. Honer, Shaila Misri, Jehannine Austin

Notice bibliographique

RevueClinical Genetics · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMaternal Mental Health During Pregnancy and Postpartum
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésAneuploidyPregnancyDepression (economics)FetusMedicineObstetricsMoodBiologyPsychiatryGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Depression during pregnancy can have serious consequences for families. Indications of fetal aneuploidy can induce maternal stress, a risk factor for depression. Few studies have assessed symptoms of depression in pregnant women soon after they receive results indicating increased risk for fetal aneuploidy. We compared symptoms of depression in women who had increased risks for fetal aneuploidy with two other groups of pregnant women at similar gestational ages: controls, and women taking antidepressant medications (MEDS). Eighty-one women attending the British Columbia (BC) Medical Genetics (MG) Program regarding positive maternal serum screens or ultrasound soft marker findings completed the Edinburgh Postnatal Depression Scale (EPDS). Control (n = 41) and MEDS (n = 41) groups were recruited from the community or the BC Reproductive Mental Health program. A threshold score of 12 on the EPDS was used to calculate percentages of women likely to be depressed. Mean EPDS scores were compared using anova, followed by post-hoc tests. In the control, MG, and MEDS groups, 2.4%, 35%, and 52.4% of women, respectively, scored above 12. Mean EPDS score was significantly higher in the MG group than in the control group (p < 0.0001). These results suggest a place for depression screening in prenatal genetic counseling.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
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)0,0010,000

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 Opus0,044
Tête enseignante GPT0,374
Écart entre enseignants0,330 · 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'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

Citations74
Publié2008
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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