Prevalence and risk factors for postpartum depression among women with preterm and low‐birth‐weight infants: 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
BACKGROUND: Although much is known about the risk factors for postpartum depression (PPD), the role of giving birth to a preterm or low-birth-weight infant has not been reviewed systematically. OBJECTIVE: To review systematically the prevalence and risk factors for PPD among women with preterm infants. SEARCH STRATEGY: Medline, CINAHL, EMBASE, PsycINFO and the Cochrane Library were searched from their start dates to August 2008 using keywords relevant to depression and prematurity. SELECTION CRITERIA: Peer-reviewed articles were eligible for inclusion if a standardised assessment of depression was administered between delivery and 52 weeks postpartum to mothers of preterm infants. DATA COLLECTION AND ANALYSIS: Data on either the prevalence of PPD or mean depression score in the target population and available comparison groups were extracted from the 26 articles included in the review. Risk factors for PPD were also extracted where reported. MAIN RESULTS: The rates of PPD were as high as 40% in the early postpartum period among women with premature infants. Sustained depression was associated with earlier gestational age, lower birth weight, ongoing infant illness/disability and perceived lack of social support. The main limitation was that most studies failed to consider depression in pregnancy as a confounding variable. AUTHOR'S CONCLUSIONS: Mothers of preterm infants are at higher risk of depression than mothers of term infants in the immediate postpartum period, with continued risk throughout the first postpartum year for mothers of very-low-birth-weight infants. Targeted clinical interventions to identify and prevent PPD in this vulnerable obstetric population are warranted.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| 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