Perinatal Generalized Anxiety Disorder: Assessment and Treatment
Notice bibliographique
Résumé
Perinatal generalized anxiety disorder (GAD) has a high prevalence of 8.5%-10.5% during pregnancy and 4.4%-10.8% postpartum. Despite its attendant dysfunction in the patient, this potentially debilitating mental health condition is often underdiagnosed. This overview will provide guidance for clinicians in making timely diagnosis and managing symptoms appropriately. A significant barrier to the diagnosis of GAD in the perinatal population is difficulty in distinguishing normal versus pathological worry. Because a perinatal-specific screening tool for GAD is nonexistent, early identification, diagnosis and treatment is often compromised. The resultant maternal dysfunction can potentially impact mother-infant bonding and influence neurodevelopmental outcomes in the children. Comorbid occurrence of GAD and major depressive disorder changes the illness course and its treatment outcome. Psychoeducation is a key component in overcoming denial/stigma and facilitating successful intervention. Treatment strategies are contingent upon illness severity. Cognitive behavior therapy (CBT), relaxation, and mindfulness therapy are indicated for mild GAD. Moderate/severe illness requires pharmacotherapy and CBT, individually or in combination. No psychotropic medications are approved by the FDA or Health Canada in pregnancy or the postpartum; off-label pharmacological treatment is instituted only if the benefit of therapy outweighs its risk. SSRIs/SNRIs are the first-line treatment for anxiety disorders due to data supporting their efficacy and overall favorable side effect profile. Benzodiazepines are an option for short-term treatment. While research on atypical antipsychotics is evolving, some can be considered for severe manifestations where the response to antidepressants or benzodiazepines has been insufficient. A case example will illustrate the onset, clinical course, and treatment strategies of GAD through pregnancy and the postpartum.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».