Recognition and management of perinatal depression and anxiety by general practitioners: a systematic review
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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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 | 0,005 | 0,030 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».