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Enregistrement W4254534088 · doi:10.1176/ps.2009.60.11.1432

Best Practices: Community-Based Postpartum Depression Screening: Results From the CARE Study

2009· article· en· W4254534088 sur OpenAlexaff
June Andrews Horowitz, Christine Murphy, Katherine E. Gregory, Joanne Wojcik

Notice bibliographique

RevuePsychiatric Services · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMaternal Mental Health During Pregnancy and Postpartum
Établissements canadiensBC Research (Canada)
Organismes subventionnairesNational Institutes of HealthNational Institute of Nursing ResearchBoston College
Mots-clésPostpartum depressionDepression (economics)MedicineMandateHealth carePsychiatryPsychologyFamily medicinePolitical sciencePregnancyLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper describes the features, findings and best practice recommendations from the CARE Study, a prospective randomized study in which 5,169 mothers were screened for postpartum depression 4 weeks after delivery.Data were analyzed to determine postpartum depression prevalence rate, risk factors, and characteristics of women who were and were not asked about their emotional health.The screening initiative was successful and is ready for testing in clinical practice.Results support use of the EPDS with diagnostic confirmation for accurately identifying women at risk for postpartum depression.A major observation from this study was that a large number of women with positive screens were not asked about their emotional state by clinicians.Referral and follow-up of affected women links screening to treatment options.Best practice strategies for implementing a screening protocol include education for both postpartum women and providers.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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 enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,994

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
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 Opus0,059
Tête enseignante GPT0,361
Écart entre enseignants0,302 · 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

Citations22
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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