MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3198964749 · doi:10.2196/32544

Effectiveness of Telehealth Interventions for Women With Postpartum Depression: Systematic Review and Meta-analysis

2021· review· en· W3198964749 sur OpenAlexaffvenue
Liuhong Zhao, Jingfen Chen, Liuying Lan, Ni Deng, Yan Liao, Liqun Yue, Innie Chen, Shi Wu Wen, Ri‐hua Xie

Notice bibliographique

RevueJMIR mhealth and uhealth · 2021
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMaternal Mental Health During Pregnancy and Postpartum
Établissements canadiensUniversity of OttawaOttawa Hospital
Organismes subventionnairesSouthern Medical University
Mots-clésTelehealthMedicineRandomized controlled trialPsychological interventionMeta-analysisEdinburgh Postnatal Depression ScaleAnxietyCochrane LibraryCINAHLPsycINFOPhysical therapyMEDLINETelemedicinePsychiatryHealth careInternal medicineDepressive symptoms

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Postpartum depression (PPD) is a prevalent mental health problem with serious adverse consequences for affected women and their infants. Clinical trials have found that telehealth interventions for women with PPD result in increased accessibility and improved treatment effectiveness. However, no comprehensive synthesis of evidence from clinical trials by systematic review has been conducted. OBJECTIVE: The aim of this study is to evaluate the effectiveness of telehealth interventions in reducing depressive symptoms and anxiety in women with PPD. To enhance the homogeneity and interpretability of the findings, this systematic review focuses on PPD measured by the Edinburgh Postnatal Depression Scale (EPDS). METHODS: PubMed, The Cochrane Library, CINAHL, PsycINFO, CNKI, and Wanfang were electronically searched to identify randomized controlled trials (RCTs) on the effectiveness of telehealth interventions for women with PPD from inception to February 28, 2021. Data extraction and quality assessment were performed independently by two researchers. The quality of included studies was assessed using the Cochrane risk-of-bias tool, and meta-analysis was performed using RevMan 5.4 software. RESULTS: Following the search, 9 RCTs with a total of 1958 women with PPD were included. The EPDS (mean difference=-2.99, 95% CI -4.52 to -1.46; P<.001) and anxiety (standardized mean difference=-0.39, 95% CI -0.67 to -0.12; P=.005) scores were significantly lower in the telehealth group compared with the control group. Significant subgroup differences were found in depressive symptoms according to the severity of PPD, telehealth technology, specific therapy, and follow-up time (P<.001). CONCLUSIONS: Telehealth interventions could effectively reduce the symptoms of depression and anxiety in women with PPD. However, better designed and more rigorous large-scale RCTs targeting specific therapies are needed to further explore the potential of telehealth interventions for PPD. TRIAL REGISTRATION: PROSPERO CRD42021258541; https://www.crd.york.ac.uk/prospero/display_record.php?RecordID=258541.

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)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,037
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,065

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,037
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0190,032
Bibliométrie0,0070,006
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,127
Tête enseignante GPT0,459
Écart entre enseignants0,332 · 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'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations86
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJMIR mhealth and uhealthMême sujetMaternal Mental Health During Pregnancy and PostpartumTravaux en français237 207