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Enregistrement W2736845113 · doi:10.1186/s12884-017-1431-4

Approaches to health-care provider education and professional development in perinatal depression: a systematic review

2017· review· en· W2736845113 sur OpenAlexafffund
Laura Legere, Katherine Wallace, Angela Bowen, Karen McQueen, Phyllis Montgomery, Marilyn Evans

Notice bibliographique

RevueBMC Pregnancy and Childbirth · 2017
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMaternal Mental Health During Pregnancy and Postpartum
Établissements canadiensLaurentian UniversityLakehead UniversityUniversity of SaskatchewanWestern UniversityRegistered Nurses' Association of Ontario
Organismes subventionnairesOntario Ministry of Health and Long-Term CareRegistered Nurses' Association of Ontario
Mots-clésMedicineMental healthInclusion (mineral)Reproductive medicineNursingProfessional developmentHealth careDepression (economics)Systematic reviewAntenatal depressionFamily medicineMEDLINEPsychiatryMedical educationPsychologyPregnancyAnxiety

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Perinatal depression is the most common mental illness experienced by pregnant and postpartum women, yet it is often under-detected and under-treated. Some researchers suggest this may be partly influenced by a lack of education and professional development on perinatal depression among health-care providers, which can negatively affect care and contribute to stigmatization of women experiencing altered mood. Therefore, the aim of this systematic review is to provide a synthesis of educational and professional development needs and strategies for health-care providers in perinatal depression. METHODS: A systematic search of the literature was conducted in seven academic health databases using selected keywords. The search was limited to primary studies and reviews published in English between January 2006 and May/June 2015, with a focus on perinatal depression education and professional development for health-care providers. Studies were screened for inclusion by two reviewers and tie-broken by a third. Studies that met inclusion criteria were quality appraised and data extracted. Results from the studies are reported through narrative synthesis. RESULTS: Two thousand one hundred five studies were returned from the search, with 1790 remaining after duplicate removal. Ultimately, 12 studies of moderate and weak quality met inclusion criteria. The studies encompassed quantitative (n = 11) and qualitative (n = 1) designs, none of which were reviews, and addressed educational needs identified by health-care providers (n = 5) and strategies for professional development in perinatal mental health (n = 7). Consistently, providers identified a lack of formal education in perinatal mental health and the need for further professional development. Although the professional development interventions were diverse, the majority focused on promoting identification of perinatal depression and demonstrated modest effectiveness in improving various outcomes. CONCLUSIONS: This systematic review reveals a lack of strong research in multi-disciplinary, sector, site, and modal approaches to education and professional development for providers to identify and care for women at risk for, or experiencing, depression. To ensure optimal health outcomes, further research comparing diverse educational and professional development approaches is needed to identify the most effective strategies and consistently meet the needs of health-care providers. TRIAL REGISTRATION: A protocol for this systematic review was registered on PROSPERO (Protocol number: CRD42015023701 ), June 21, 2015.

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)0,021
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,079
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil0,109

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0210,079
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0070,007
Bibliométrie0,0130,014
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,004
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,132
Tête enseignante GPT0,385
Écart entre enseignants0,253 · 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'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations63
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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