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Enregistrement W2344046375 · doi:10.14740/jocmr2568w

Current Proportion of Women Receiving Perinatal Psychosocial or Psychological Intervention in Japan

2016· article· en· W2344046375 sur OpenAlexvenueno aff
Shunji Suzuki, Yasushi Kuribayashi, Hideo Matsuda, Yasuyuki Asakawa, Akihiko Sekizawa, Masanobu Tanaka, Takashi Okai, Katsuyuki Kinoshita

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Medicine Research · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMaternal Mental Health During Pregnancy and Postpartum
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychosocialMedicineIntervention (counseling)ChildbirthPregnancyPostpartum periodObstetricsPerinatal periodPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: In this study, we examined the current status of psychosocial or psychological intervention for women during pregnancy and the postpartum period in Japan. METHODS: We estimated the number of women receiving perinatal psychosocial or psychological intervention in Japan. On December 2015, we requested 2,462 obstetrical facilities that are members of the Japan Association of Obstetricians and Gynecologists (JAOG) to provide information on women who received psychosocial or psychological intervention during pregnancy, the hospitalization period for childbirth and the puerperal 1 month in 2014. A total of 1,305 (53.0%) of the 2,462 obstetrical facilities responded with valid information on a total of 515,373 women, accounting for approximately 52% of all deliveries that occurred in Japan during the study period. RESULTS: The number of women who received psychosocial or psychological intervention during pregnancy, the hospitalization period for childbirth and the puerperal 1 month were 4,843 (0.94%), 4,791 (0.93%) and 3,015 (0.59%), respectively. In total, 8,743 women (1.70%) received psychosocial or psychological intervention in 2014. CONCLUSION: Considering the response rate, the number of women requiring perinatal psychosocial or psychological intervention was estimated to be 16,000 per year in Japan.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,025
Score d'incertitude au seuil0,049

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,297
Tête enseignante GPT0,608
Écart entre enseignants0,311 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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