Prevalence of self-reported mental disorders in pregnancy and associations with adverse neonatal outcomes: a population-based cross-sectional study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Mental disorders in pregnancy are common causes of morbidity and mortality with associated risks of adverse neonatal outcomes. Our aims were to evaluate the prevalence of self-reported mental disorders in women presenting to maternity services and to determine the association between history of self-reported maternal mental disorder and adverse neonatal outcomes. METHODS: Data on all singleton pregnancies known to maternity services in Northern Ireland over the period 2010 to 2015 were extracted from the Northern Ireland Maternity System (NIMATS), including frequency data for number of pregnancies where the mother reported a history of mental disorder. Odds ratios were derived from logistic regression analyses to determine the associations between self-reported maternal mental disorder and preterm birth, low infant birth weight and APGAR scores. RESULTS: In total, 140,569 singleton pregnancies were registered using NIMATS over this period. In 18.9% of these pregnancies, the mother reported a history of at least one mental disorder. After adjustment for potential confounding factors, significant associations were demonstrated between self-reported maternal mental disorder and preterm birth (odds ratio [OR] 1.31, 95% confidence interval [CI] 1.25-1.37), low infant birth weight (OR 1.29, 95% CI 1.21-1.38) and APGAR score < 7 at 1 min (OR 1.14, 95% CI 1.10-1.19) and 5 min (OR 1.23, 95% CI 1.12 to 1.34). CONCLUSIONS: These findings emphasise the critical importance of routine enquiry regarding psychiatric history when women present to maternity services and the impact of maternal mental illnesses upon outcomes for their infants.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».