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Enregistrement W2971150732 · doi:10.1371/journal.pmed.1002864

Chronic physical conditions and risk for perinatal mental illness: A population-based retrospective cohort study

2019· article· en· W2971150732 sur OpenAlexafffundabout
Hilary K. Brown, Andrew S. Wilton, Joel G. Ray, Cindy‐Lee Dennis, Astrid Guttmann, Simone N. Vigod

Notice bibliographique

RevuePLoS Medicine · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMaternal Mental Health During Pregnancy and Postpartum
Établissements canadiensSt. Michael's HospitalInstitute for Clinical Evaluative SciencesHospital for Sick ChildrenPublic Health OntarioWomen's College HospitalUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchGovernment of Ontario
Mots-clésMedicinePopulationMental illnessPregnancyMental healthPsychiatryCohort studyRetrospective cohort studyCohortEnvironmental healthInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: One in 5 women experience mental illness in pregnancy or post partum. Universal preventive interventions have not lowered the incidence of perinatal mental illness, perhaps because those at highest risk were not targeted. Outside of pregnancy, chronic physical conditions are known to confer increased risk for mental illness. Our objective was to examine the association between chronic physical conditions and risk of perinatal mental illness. METHODS AND FINDINGS: We conducted a population-based retrospective cohort study using linked health administrative data sets in Ontario, Canada, in 2005 to 2015. We compared 77,385 women with chronic physical conditions to 780,619 women without such conditions, all of whom had a singleton live birth. Excluded were women with a mental illness diagnosis within 2 years before pregnancy. Chronic physical conditions were captured using the Agency for Healthcare Research and Quality Chronic Condition Indicator, applied to acute healthcare encounters in the 2 years before pregnancy. The outcome was perinatal mental illness, defined by a mental illness or addiction diagnosis arising between conception and 365 days post partum. The outcome was further defined by timing (prenatal or post partum) and specific diagnosis (psychotic disorder, mood or anxiety disorder, substance use disorder, self-harm, or other). Modified Poisson regression generated relative risks and 95% confidence intervals (CIs), adjusted for age, parity, rural residence, income quintile, and remote history of mental health care. Women in the cohort had an average age of 29.6 years (standard deviation 5.4), 44.2% were primiparous, 11.0% lived in a rural area, 40.1% were in the lowest 2 income quintiles, and 47.9% had a remote history of mental health care. More women with (20.4%) than without (15.6%) a chronic physical condition experienced perinatal mental illness-an adjusted relative risk (aRR) of 1.20 (95% CI 1.18-1.22, p < 0.0001). The aRRs were statistically significant for mental illness in pregnancy (1.12, 95% CI 1.10-1.15, p < 0.0001) and post partum (1.25, 95% CI 1.23-1.28, p < 0.0001). Psychotic disorders (aRR 1.50, 95% CI 1.36-1.65, p < 0.0001), mood or anxiety disorders (aRR 1.19, 95% CI 1.17-1.21, p < 0.0001), substance use disorders (aRR 1.47, 95% CI 1.34-1.62, p < 0.0001), and other mental illness (aRR 1.68, 95% CI 1.50-1.87, p < 0.0001) were more likely in women with than without chronic physical conditions, but not self-harm (aRR 1.14, 95% CI 0.87-1.48, p = 0.34). The study was limited by reliance on acute health care encounters to measure chronic physical conditions and the inability to capture undiagnosed mental health problems. CONCLUSIONS: Findings from this study suggest that women with a chronic physical condition predating pregnancy may be at heightened risk of developing mental illness in the perinatal period. These women may require targeted efforts to lower the severity of their condition and improve their coping strategies and supports in pregnancy and thereafter.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,484

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,310
Écart entre enseignants0,298 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations52
Publié2019
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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