A cross-sectional study of early identification of postpartum depression: Implications for primary care providers from The Ontario Mother & Infant Survey
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: This survey's objective was to provide planning information by examining utilization patterns, health outcomes and costs associated with existing practices in the management of postpartum women and their infants. In particular, this paper looks at a subgroup of women who score >or= 12 on the Edinburgh Postnatal Depression Survey (EPDS). METHODS: The design is cross-sectional with follow-up at four weeks after postpartum hospital discharge. Five Ontario hospitals, chosen for their varied size, practice characteristics, and geographic location, provided the setting for the study. The subjects were 875 women who had uncomplicated vaginal deliveries of live singleton infants. The main outcome measures were the EPDS, the Duke UNC Functional Social Support Questionnaire and the Health and Social Services Utilization Questionnaire. RESULTS: EPDS scores of >or= 12 were found in 4.3 to 15.2% of otherwise healthy women. None of these women were being treated for postpartum depression. Best predictors of an EPDS score of >or= 12 were lack: of confident support, lack of affective support, household income of <20,000 dollars, wanting to stay in hospital longer, identification of learning needs while in hospital, self-identified care needs for an emotional/mental health problem that have not been met and mother's rating of own and baby's health as fair or poor. CONCLUSIONS: Primary care physicians, midwives, and public health nurses need to screen for depression at every opportunity early in the postpartum period. A mother's expression of undue concern about her own or her baby's health may be predictive of postpartum depression. Flexible, mother-focused support from community providers may decrease the prevalence of postpartum depression.
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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 | 0,000 | 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.
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