Chronic Medical Conditions and Peripartum Mental Illness: A Systematic Review and Meta-Analysis
Notice bibliographique
Résumé
The objective of this systematic review and meta-analysis was to examine the association between maternal chronic medical conditions (CMCs) and peripartum mental illness. MEDLINE, Embase, CINAHL, and PsycINFO were searched to September 2017. Data were extracted and quality was assessed using standardized instruments. We generated unadjusted and adjusted pooled odds ratios and 95% confidence intervals using DerSimonian and Laird random effects models. The review included 16 papers representing 12 studies and 1,626,260 women. CMCs overall were associated with peripartum mental illness overall (adjusted pooled odds ratios (aPOR) = 1.43, 95% confidence interval (CI): 1.25, 1.63). CMCs overall were associated with antepartum (aPOR = 1.41, 95% CI: 1.10, 1.81) and postpartum mental illness separately (aPOR = 1.44, 95% CI: 1.13, 1.85) and with peripartum depression (aPOR = 1.45, 95% CI: 1.25, 1.67) and anxiety separately (aPOR = 1.63, 95% CI: 1.35, 1.95). No studies examined bipolar or psychotic disorders. Diabetes (aPOR = 1.34, 95% CI: 1.07, 1.69), hypertension/heart disease (aPOR = 1.60, 95% CI: 1.05, 2.45), migraine (aPOR = 1.75, 95% CI: 1.20, 2.54), and other neurological disorders (aPOR = 1.45, 95% CI: 1.19, 1.77), but not asthma, were each associated with peripartum mental illness. Findings suggest that mental health resources should be integrated in medical settings where pregnant and postpartum women with CMCs are treated.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,005 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,018 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».