The Impacts of Prenatal Mental Health Issues on Birth Outcomes during the COVID-19 Pandemic: A Scoping Review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The severity of the COVID-19 pandemic is likely to exacerbate mental health problems during the prenatal period and increase the risk of adverse birth outcomes. This review assessed the published literature related to the impacts of prenatal mental health issues on birth outcomes during the COVID-19 pandemic. METHODS: This scoping review was conducted using PROSPERO, Cochrane Library, OVID Medline, Ovid EMBASE, OVID PsycInfo, EBSCO CINAHL, and SCOPUS. The search was conducted using controlled vocabulary and keywords representing the concepts "COVID19", "mental health" and "birth outcomes". The main inclusion criteria were peer-reviewed published articles from late 2019 to the end of July 2021. RESULTS AND DISCUSSION: After removing duplicates, 642 articles were identified, of which two full texts were included for analysis. Both articles highlighted that pregnant women have experienced increasing prenatal mental health issues during the COVID-19 pandemic and, further, increased the risk of developing adverse births. This scoping review highlighted that there is a lack of research on the impact of prenatal mental health issues on birth outcomes during the pandemic. CONCLUSION: Given the severity of the COVID-19 pandemic and the burdens of prenatal mental health issues and adverse birth outcomes, there is an urgent need to conduct further research.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,007 | 0,041 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».