High- versus low-intensity interventions for perinatal depression delivered by non-specialist primary maternal care providers in Nigeria: cluster randomised controlled trial (the EXPONATE trial)
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Contextually appropriate interventions delivered by primary maternal care providers (PMCPs) might be effective in reducing the treatment gap for perinatal depression. AIM: To compare high-intensity treatment (HIT) with low-intensity treatment (LIT) for perinatal depression. METHOD: Cluster randomised clinical trial, conducted in Ibadan, Nigeria between 18 June 2013 and 11 December 2015 in 29 maternal care clinics allocated by computed-generated random sequence (15 HIT; 14 LIT). Interventions were delivered individually to antenatal women with DSM-IV (1994) major depression by trained PMCPs. LIT consisted of the basic psychosocial treatment specifications in the World Health Organization Mental Health Gap Action Programme - Intervention Guide. HIT comprised LIT plus eight weekly problem-solving therapy sessions with possible additional sessions determined by scores on the Edinburgh Postnatal Depression Scale (EPDS). The primary outcome was remission of depression at 6 months postpartum (EPDS < 6). RESULTS: There were 686 participants; 452 and 234 in HIT and LIT arms, respectively, with both groups similar at baseline. Follow-up assessments, completed on 85%, showed remission rates of 70% with HIT and 66% with LIT: risk difference 4% (95% CI -4.1%, 12.0%), adjusted odds ratio 1.12 (95% CI 0.73, 1.72). HIT was more effective for severe depression (odds ratio 2.29; 95% CI 1.01, 5.20; P = 0.047) and resulted in a higher rate of exclusive breastfeeding. Infant outcomes, cost-effectiveness and adverse events were similar. CONCLUSIONS: Except among severely depressed perinatal women, we found no strong evidence to recommend high-intensity in preference to low-intensity psychological intervention in routine primary maternal care. DECLARATION OF INTERESTS: None.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 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 ».