Structural gender inequalities and symptoms of postpartum depression in 40 countries
Notice bibliographique
Résumé
Introduction The extent to which structural gender inequality contributes to macro-level differences in postpartum depression (PPD) remains largely unknown. Objectives To examine the association of structural gender inequalities with national-level prevalence estimates of PPD symptoms. Methods Meta-analytically derived national-level estimates for the prevalence of PPD symptoms – based on the Edinburgh Postnatal Depression Scale (EPDS) – were combined with economic (e.g., income inequality), health (e.g., infant mortality rate), sociodemographic (e.g., urban population), and structural gender inequality variables (e.g., abortion policies) for 40 countries (276 primary studies). Data came from a prior meta-analysis on PPD prevalence and international agencies (e.g., UNICEF). Meta-regression techniques and traditional p-value based stepwise procedures, complemented with a Bayesian model averaging approach, were used for a robust selection of variables associated with national-level PPD symptom prevalence. Sensitivity analyses excluded primary studies with small sample sizes or countries lacking evidence for psychometric properties of the EPDS. Results Income inequality (β = 0.04, 95% CI = 0.02 to 0.07) and abortion policies (β = 0.02, 95% CI = 0.00 to 0.03) were the only variables included in the final, adjusted model, accounting for 60.7% of the variance in PPD symptoms across countries. Gradual liberalizations of abortion policies were associated with a 2% decrease in national-level PPD symptom prevalence. Results were robust to sensitivity analyses. Conclusions Structural gender inequalities might be social determinants of PPD, as the liberalization of abortion policies seem to impact women’s perinatal mental health on a population level. More research on structural gender inequality is needed to guide policy and practice. Disclosure No significant relationships.
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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 | 0,015 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,011 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».