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Enregistrement W4285265778 · doi:10.51520/2766-5240-28

Covid-19 pandemic and postnatal depression, risk factors for postnatal depression

2022· article· en· W4285265778 sur OpenAlexaboutno aff
Slavica Arsova, Kadri Haxhihamza, Stojan Bajraktarov, Milosh Milutinovic, Simona Kocoska, Frosina Nikolic, Виктор Исјановски, Stefanija Mitrovska

Notice bibliographique

RevueRAS Medical Science · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMaternal Mental Health During Pregnancy and Postpartum
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePsychiatryMental healthPandemicDepression (economics)Psychological interventionInformed consentPsychosocialFamily medicineCoronavirus disease 2019 (COVID-19)DiseaseAlternative medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objective: To evaluate the effects of Covid-19 pandemic on mental health of women in the perinatal period, with an accent on the intensity of depressive symptomatology, and explore the relationship between the specific aspects of Covid-19 pandemic and the registered risk factors for perinatal depression in women. Methods: The study sample consisted of 54 patients, with heterogeneous demographic characteristics (age, marital status, educational background, socio[1]economic status and religious affiliation) selected from the Cabinet for women with perinatal mental health issues at the University Clinic for Psychiatry in Skopje, where they were treated in the period from January 2020 until December 2021 The included patients met the criteria for the diagnosis F.32 during pregnancy, or F32.01/F32.02 postpartum depression in compliance to the ICD 10, and were treated accordingly with a combined approach using psychological interventions and psychopharmaceutic treatment encompassing antidepressant, anxiolytic, antipsychotic, mood stabilizing drugs or a combination of the above mentioned. The inclusion criteria mandated that they were pregnant or had a child in the past two years. The participants could have been subjected to inpatient, or outpatient treatment, or a combination of both modalities during this time. In order to minimize the risk of infection during pandemic times, and protect the health of participants and researchers, the interviews were conducted via telephone beginning with obtaining an informed consent for participation in the study from the patients who were primarily informed in detail about the aims of the study, their rights and protection of their data and anonymity. We used the following methodology: - A structured, non-standardized socio-demographic questionnaire including 11 items regarding age, parity, realized pregnancies, course of pregnancy and delivery, type of treatment, pharmacological therapy, marital status, socio-economic status, educational background, religious affiliation and presence of previously established risk factors in the world literature; - A structured, non-standardized questionnaire regarding the effects of Covid-19 pandemic consisting of 11 questions; - Edinburgh Depression Perinatal Scale (EDPS) This is a 10-questions self-reported scale, which proved to be a valuable and efficient tool for screening perinatal depression. Namely, a presence of clinical depression was registered in 17.2% of the included participants using the EDPS, the percentage of perinatal depression before the COVID-19 pandemic ranged between 10-14% and has been presented in the literature. Of these, 37.8% were registered in Spain, and 40.7% in Canada [3]. Results: The statistical analysis of data from the structured non-standardized questionnaire for the effects of Covid-19 pandemic showed no statistical significance in the subjectively reported effects from the pandemic on participants’ mental health based on the question from the structured non-standardized Covid-19 questionnaire “Do you feel that the Covid-19 pandemic had an effect on your mental health prior or after the childbirth?” where 55.6% answered with “Yes” and 44.4% with “No”. In spite of this, we gained a perspective of the prevailing risk factors in this population and the correlational analysis of data from the questionnaires granted us insights into further investigation of the relationship between the co-variables.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,038
Tête enseignante GPT0,370
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'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
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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