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Enregistrement W3170794346 · doi:10.1177/1753495x211012502

Prenatal electrocardiogram testing and postpartum depression: A population-based cohort study

2021· article· en· W3170794346 sur OpenAlexaffabout
Jonathan S. Zipursky, Deva Thiruchelvam, Donald A. Redelmeier

Notice bibliographique

RevueObstetric Medicine · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMaternal Mental Health During Pregnancy and Postpartum
Établissements canadiensHealth Sciences CentreInstitute for Clinical Evaluative SciencesSunnybrook Health Science CentreUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineDepression (economics)Odds ratioPregnancyPostpartum depressionObstetricsCohortPopulationPrenatal carePostpartum periodCohort studyMoodConfidence intervalEdinburgh Postnatal Depression ScalePsychiatryPediatricsInternal medicineAnxiety

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background Cardiovascular symptoms in pregnancy may be a clue to psychological distress. We examined whether electrocardiogram testing in pregnant women is associated with an increased risk of subsequent postpartum depression. Methods We conducted a population-based cohort study of pregnant women who delivered in Ontario, Canada comparing women who received a prenatal ECG to women who did not. Results In total, 3,238,218 women gave birth during the 25-year study period of whom 157,352 (5%) received an electrocardiogram during prenatal care. Receiving an electrocardiogram test was associated with a one-third relative increase in the odds of postpartum depression (odds ratio 1.34; 95% confidence interval 1.29–1.39, p < 0.001). Conclusion The association between prenatal electrocardiogram testing and postpartum depression suggests a possible link of organic disease with mental illness, and emphasizes that cardiovascular symptoms may be a clinical clue to the presence of an underlying mood disorder.

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)0,001
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 enseignants0,296
Score d'incertitude au seuil0,589

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,297
Écart entre enseignants0,275 · 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

Citations0
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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