Prevalence of Post-Traumatic Stress Disorder Following Caesarean Section: A Systematic Review and Meta-Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Background: While caesarean section (CS) can be a lifesaving intervention when performed in a timely manner to overcome dystocia or other complications, it is a traumatic event and may increase the risk of post-traumatic stress disorder (PTSD). No attempt has been made to assess prevalence of PTSD after CS specifically. This study aimed to quantify pooled prevalence of PTSD after CS through a systematic review and meta-analysis. Methods: MEDLINE, PsycINFO, EMBASE, and CINAHL were searched using PTSD terms crossed with CS terms. Studies were included if they reported the prevalence of PTSD after CS using an instrument based on Diagnostic and Statistical Manual of Mental Disorders-criteria to identify PTSD. The pooled prevalence was then estimated by meta-analysis in overall eligible studies and in subgroups. Results: Nine studies were included with a total of 1,134 postpartum women, of which 136 were identified as having PTSD. Pooled prevalence of PTSD after CS was 10.7% (95% confidence interval [CI]: 4.0–20.2). Pooled prevalence of PTSD after emergency CS (10.3% [95% CI: 1.7–24.9]) was higher than that after elective CS (7.1% [95% CI: 0.7–19.4]), but the difference was not statistically significant. Subgroup analysis showed that pooled prevalence of PTSD after CS differed according to study setting, time interval of PTSD assessment, and type of participants. Meta-regression analysis showed that study setting and type of study participants were significant sources of heterogeneity. Conclusions: Women with CS apparently have higher rates of PTSD as compared with women without CS. However, the susceptibility to PTSD appears to vary based on emergency/elective CS, study methodology, self-perceived traumatic birth, and country of study. Further targeted research is needed to elucidate the role of these factors in relationship between CS and PTSD.
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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) | 0,012 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».