Identifying women at‐risk for postpartum depression in the immediate postpartum period
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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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 | 0,000 | 0,002 |
| 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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 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 ».