Considering Xenobiotics as Risk Factors for Postpartum Depression: A Qualitative Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
Postpartum depression is a serious mental health condition with onset of symptoms appearing anytime within the first four months after delivery (e.g. irritability, severe sadness, profound feelings of hopelessness, etc.). Environmental toxicants are synthetic (i.e. manufactured) or naturally found chemicals that are not produced by organisms as a result of cellular metabolism (e.g. tobacco smoke, pesticides, etc.). There is limited consideration for how exposure to environmental toxicants/xenobiotics can create adverse psychological health effects, specifically postpartum depression. The purpose of this systematic review was to determine if the literature supports a link between exposure to environmental toxicants/xenobiotics during the prenatal/perinatal period and postpartum depression and if so, to identify whether there are specific classes of xenobiotics that provide a higher risk for postpartum depression. Several databases were used to search the online literature, with the following inclusion criteria: articles published in English, publication years between 1995-2018, and with women of reproductive age (15-49 years old). The article selection process comprised of screening each article by title/abstract, followed by screening those articles based on full-text. Six categories of xenobiotics were identified among the thirty included articles. Active/passive smoke exposure was largely found to increase the risk of developing postpartum depression; dietary supplements provided mixed results; antidepressants demonstrated preventative effects; particulate air pollution was found to be associated with postpartum depression; oral contraceptives (DMPA) exhibited an increase in postpartum depressive symptoms; and organochlorine pesticides had no associative risk. Quality assessments were performed for all of the included articles, with the majority being assessed as satisfactory. This systematic review presents as a foundation for encouraging future research to investigate the link between environment and mental health, in order to attain a greater perspective.
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 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 | 0,004 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».