Examining postpartum depression screening effectiveness in well child clinics in Alberta, Canada: A study using the All Our Families cohort and administrative data
Notice bibliographique
Résumé
Affecting 10-15% of women, postpartum depression (PPD) can be debilitating and costly. While early identification has the potential to improve timely care, recommendations regarding the implementation of routine screening are inconsistent. In Alberta, screening is completed using the Edinburgh Postnatal Depression Scale during public health well child clinic visits. The objective of this study was to examine the effectiveness of screening in identifying, diagnosing and treating women at increased risk for PPD over the first year postpartum, compared to those unscreened. The All Our Families prospective pregnancy cohort was linked to public health, inpatient, outpatient, physician claims and community pharmaceutical data over the first year postpartum. Descriptive statistics and bivariate analyses examined differences in sample characteristics and PPD and non-PPD related utilization by screening category. Odds ratios and 95% confidence intervals for PPD diagnosis and mental health drugs dispensed were generated using crude and multivariable logistic regression models. Within our sample, 87% of the eligible population were screened, with 3% receiving a high-risk score, and 13% were unscreened. Compared to those unscreened, women screened high-risk had higher odds of being diagnosed with PPD (OR: 3.88, 95% CI: 2.18-6.92) and women screened low/moderate-risk had reduced odds of receiving a diagnosis (OR: 0.51, 95% CI: 0.35-0.74). High-risk women had an increased likelihood of diagnosis, higher PPD-related utilization and drugs dispensed compared to those unscreened. This information suggests that screening was effective at streamlining resources in Alberta. Future work should focus on evaluating the cost-effectiveness of PPD screening.
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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 | 0,003 | 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 | 0,001 |
| 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 ».