The Perinatal Mental Health of Indigenous Women: A Systematic Review and Meta-Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Objective: Although Indigenous women are exposed to high rates of risk factors for perinatal mental health problems, the magnitude of their risk is not known. This lack of data impedes the development of appropriate screening and treatment protocols, as well as the proper allocation of resources for Indigenous women. The objective of this systematic review and meta-analysis was to compare rates of perinatal mental health problems among Indigenous and non-Indigenous women. Methods: We searched Medline, EMBASE, PsycINFO, CINAHL, and Web of Science from their inceptions until February 2019. Studies were included if they assessed mental health in Indigenous women during pregnancy and/or up to 12 months postpartum. Results: Twenty-six articles met study inclusion criteria and 21 were eligible for meta-analysis. Indigenous identity was associated with higher odds of mental health problems (odds ratio [ OR] 1.62; 95% confidence interval [CI], 1.25 to 2.11). Odds were higher still when analyses were restricted to problems of greater severity ( OR 1.95; 95% CI, 1.21 to 3.16) and young Indigenous women ( OR 1.86; 95% CI, 1.51 to 2.28). Conclusion: Indigenous women are at increased risk of mental health problems during the perinatal period, particularly depression, anxiety, and substance misuse. However, resiliency among Indigenous women, cultural teachings, and methodological issues may be affecting estimates. Future research should utilize more representative samples, adapt and validate diagnostic and symptom measures for Indigenous groups, and engage Indigenous actors, leaders, and related allies to help improve the accuracy of estimates, as well as the well-being of Indigenous mothers, their families, and future generations. Trial Registration: PROSPERO-CRD42018108638.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,012 | 0,031 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,020 | 0,034 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».