MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2097523183 · doi:10.1136/ebn.12.1.9

Mothers were less likely to be depressed after a structured behavioural intervention for infant sleep problemsCommentary

2008· letter· en· W2097523183 sur OpenAlexaff
Wendy A. Hall

Notice bibliographique

RevueEvidence-Based Nursing · 2008
Typeletter
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMaternal Mental Health During Pregnancy and Postpartum
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBlindingMedicineRandomized controlled trialIntervention (counseling)Depression (economics)PediatricsMental healthPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

H Hiscock Dr H Hiscock, Royal Children’s Hospital, Parkville, Victoria, Australia; harriet.hiscock@rch.org.au Is a structured behavioural intervention (SBI) for infant sleep problems effective for maternal depression, parenting style, and child mental health and sleep outcomes at 2 years? ### Design: cluster randomised controlled trial (RCT). ### Allocation: concealed. ### Blinding: blinded {families, nurses, data collectors, and data analysts}.* ### Follow-up period: {17 months}.* ### Setting: 49 maternal and child health centres in 6 government areas in Melbourne, Victoria, Australia. ### Patients: 328 mothers (mean age 33 y) who reported infant sleep problems (mean infant age 7.4 mo, 54% boys). Infants born at < 32 weeks’ gestation and mothers who did not know sufficient English to complete questionnaires were excluded. ### Intervention: 25 centres (n = 174) were allocated to SBIs to improve infant sleep, and 24 centres (n = 154) were allocated to usual well-child care. In the SBI …

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: Commentaire
Score de désaccord entre enseignants0,689
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,069
Tête enseignante GPT0,335
Écart entre enseignants0,266 · 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.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreCommentaire

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

En bref

Citations1
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueEvidence-Based NursingMême sujetMaternal Mental Health During Pregnancy and PostpartumTravaux en français237 207