P1-234 Prenatal screening for suboptimal mental health in the postpartum period
Notice bibliographique
Résumé
Postpartum depression (PPD) is the most common complication of pregnancy in developed countries, affecting 10%–15% of all new mothers. There9s been a shift in thinking less in terms of PPD per se to poor psychosocial and transitioning outcomes after giving birth. The objective of this study was to develop a screening tool that identifies women at risk of distress in the postpartum period using information collected prenatally. We used data collected for the All Our Babies Study, a prospective cohort study of pregnant women living in Alberta, Canada (N=1578) that collects a diverse array of information at three time points during the perinatal period. We developed the tool using 2/3 of the sample and performed internal validation on the remaining 1/3 using a regression coefficient-based scoring method. The best fit model included known risk factors for PPD and suboptimal psychosocial health: depression and stress in late pregnancy, history of abuse, and poor relationship quality with partner. The area under the ROC curve was 0.76, with acceptable sensitivity and specificity for a cut-off score of 2 (range 0–7). Comparison of the tool with a widely used PPD screening inventory showed that our tool had better performance indicators. Further validation of our tool for psychosocial distress was seen in its utility for identifying symptoms of anxiety, in addition to depression, at 4 months. There is an opportunity for early detection of risk to inform the development of interventions to prevent difficulties and promote optimal well-being for mothers and their families.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,002 |
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 ».