Collective impact of chronic medical conditions and poverty on perinatal mental illness: population-based cohort study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Chronic medical conditions (CMCs) and poverty commonly co-occur and, while both have been shown to independently increase the risk of perinatal mental illness, their collective impact has not been examined. METHODS: This population-based study included 853 433 Ontario (Canada) women with a singleton live birth and no recent mental healthcare. CMCs were identified using validated algorithms and disease registries, and poverty was ascertained using neighbourhood income quintile. Perinatal mental illness was defined as a healthcare encounter for a mental health or substance use disorder in pregnancy or the first year postpartum. Modified Poisson regression was used to test the independent impacts of CMC and poverty on perinatal mental illness risk, adjusted for covariates, and additive interaction between the two exposures was assessed using the relative excess risk due to interaction (RERI) and synergy index (SI). RESULTS: CMC and poverty were each independently associated with increased risk of perinatal mental illness (CMC vs no CMC exposure: 19.8% vs 15.6%, adjusted relative risk (aRR) 1.21, 95% CI (CI) 1.20 to 1.23; poverty vs no poverty exposure: 16.7% vs 15.5%, aRR 1.06, 95% CI 1.05 to 1.07). However, measures of additive interaction for the collective impact of both exposures on perinatal mental illness risk were not statistically significant (RERI 0.02, 95% CI -0.01 to 0.06; SI 1.09, 95% CI 0.95 to 1.24). CONCLUSION: CMC and poverty are independent risk factors for perinatal mental illness and should be assessed as part of a comprehensive management programme that includes prevention strategies and effective screening and treatment pathways.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 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 ».