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Enregistrement W4205789619 · doi:10.3390/jcm11020349

Elevated Perinatal Depression during the COVID-19 Pandemic: A National Study among Jewish and Arab Women in Israel

2022· article· en· W4205789619 sur OpenAlexaff
Samira Alfayumi‐Zeadna, Rena Bina, Drorit Levy, Rachel Merzbach, Atif Zeadna

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Medicine · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMaternal Mental Health During Pregnancy and Postpartum
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Cancer Institute
Mots-clésMedicinePublic healthJudaismAnxietyPopulationDepression (economics)DemographyPandemicMental healthPsychiatryPregnancyCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Environmental healthNursingInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study assessed prevalence of perinatal depression symptoms (PNDS) during the COVID-19 pandemic among Arab and Jewish women in Israel and identified COVID-19-related risk factors for PNDS, while comparing Arab and Jewish women. Sample included 730 perinatal women (604 Jewish and 126 Arab) aged 19-45 years, who filled out an online self-report questionnaire. The questionnaire assessed several areas: perinatal experiences and exposure to COVID-19, social support, and financial and emotional impact. PNDS was measured by the Edinburgh Postnatal Depression Scale (EPDS). Prevalence of PNDS (EPDS ≥ 10) in the entire study population was 40.0%. Prevalence among Arab women was significantly higher compared to Jewish women (58% vs. 36%, PV < 0.001). Higher PNDS were significantly associated with anxiety symptoms (GAD ≥ 10) (PV < 0.001), stress related to COVID-19 (PV < 0.001), adverse change in delivery of healthcare services (PV = 0.025), and unemployment (PV = 0.002). PNDS has elevated more than twofold during COVID-19 in Israel. Such high rates of PNDS may potentially negatively impact women, and fetal and child health development. This situation requires special attention from public health services and policy makers to provide support and mitigation strategies for pregnant and postpartum women in times of health crises.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,588

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,093
Tête enseignante GPT0,442
Écart entre enseignants0,349 · 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 tête enseignante, 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

Citations25
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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