Identifying women at‐risk for postpartum depression in the immediate postpartum period
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: To develop a multifactorial predictive model of depressive symptomatology in the first week postpartum in order to assist in targeted screening procedures. METHOD: As part of a longitudinal study, a population-based sample of 594 mothers in a health region near Vancouver, British Columbia completed a mailed questionnaire at 1-week postpartum that included diverse risk factors from the following domains: sociodemographic, biological, pregnancy-related, life stressors, social support, obstetric and adjustment to motherhood. Following univariate analysis, sequential regression analysis was completed to develop a multifactorial predictive model. RESULTS: In the multivariate model, the factors predictive of depressive symptomatology at 1-week postpartum included immigration within the last 5 years, history of depression independent of childbirth, diagnosis of pregnancy-induced hypertension, vulnerable personality style, stressful life events, lack of perceived support, lack of readiness for hospital discharge and dissatisfaction with infant feeding method. CONCLUSION: The findings suggest that several risk factors for depressive symptomatology in the immediate postpartum period are consistent with previously identified factors but other factors such as recent immigrant status, feeling unready for hospital discharge, dissatisfaction with their infant feeding method, and pregnancy-induced hypertension should also be examined.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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