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Enregistrement W3138081892 · doi:10.5539/gjhs.v13n5p24

Depression by Association? Mental Well-Being of Women in Urban Slums of Pakistan

2021· article· en· W3138081892 sur OpenAlexvenueno aff
Taha Ahmed Ehsan, Fatima Jehangir, Rabia Najmi

Notice bibliographique

RevueGlobal Journal of Health Science · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMaternal Mental Health During Pregnancy and Postpartum
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMental healthDepression (economics)MedicineParity (physics)DemographyCross-sectional studyPatient Health QuestionnaireVulnerability (computing)Metropolitan areaPublic healthPsychiatryDepressive symptomsAnxiety

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The association of mental health with parenthood is complex and varies across many social contexts. Previous studies place mothers with young children at a high-risk for depression. Therefore, the study aimed to understand the association of parity as a risk factor for maternal depression in a cross-sectional survey. METHOD: A total of 255 women were surveyed at two primary health care centers in Karachi, a Metropolitan city of Pakistan between May 2019 and July 2019 with an anonymously answered Public Health Questionnaire (PHQ) 9. The demographic characteristics and related variables were determined as potential correlates of vulnerability to maternal depression. Significant predictive factors associated with risk factors were analyzed by means of linear correlation and multiple regression analysis. RESULTS: The PHQ 9 score noted an 89.2% prevalence of depression in the study sample. Of those, 72.6% (0.001 p-value) were multiparous women (3-5 children). When analyzed within each individual parity category, grand-multiparous women (6 or more children) had the highest percentage of depression at 92.6% followed by multiparous women (2-5 children) at 90.6%. CONCLUSION: The result showed the greatest frequency of depression among multiparous women. However, grand multiparous unemployed women were at the highest risk of depression among low-income urban populations.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,044

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,008
Tête enseignante GPT0,334
Écart entre enseignants0,326 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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