Recognition and management of perinatal depression and anxiety by general practitioners: a systematic review
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
BACKGROUND: Perinatal anxiety and depression are widespread, with up to 20% of women affected during pregnancy and after birth. In the UK, management of perinatal mental health falls under the remit of general practitioners (GPs). We reviewed the literature on GPs' routine recognition, diagnosis and management of anxiety and depression in the perinatal period. METHOD: A systematic search of Embase, Medline, PsycInfo, Pubmed, Scopus and Web of Science was conducted. Studies were eligible if they reported quantitative measures of GPs' or Family Physicians' assessment, recognition and management of anxiety or depression in pregnancy or post-partum. RESULTS: Thirteen papers, reporting 10 studies, were identified from the United States, Australia, UK, Netherlands and Canada. All reported on depression; two included anxiety disorders. Reported awareness and ability to diagnose perinatal depression among GPs was high. GPs knew about and used screening tools in the UK but less so in US settings. Antidepressants were the first line of treatment, with various SSRIs considered safest. Counseling by GPs and referrals to specialists were common in the post-natal period, less so in pregnancy. Treatment choices were determined by resources, attitudes, knowledge and training. CONCLUSIONS: Data on GPs' awareness and management of perinatal depression were sparse and unlikely to be generalizable. Future directions for research are proposed; such as exploring the management of anxiety disorders which are largely missing from the literature, and understanding more about barriers to disclosure and recognition in primary care. More standardized training could help to improve recognition and management practices.
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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) | 0,001 | 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 découle