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Enregistrement W4310211624 · doi:10.1177/00048674221137819

Perinatal mental health and COVID-19: Navigating a way forward

2022· article· en· W4310211624 sur OpenAlexaff
Katharine Smith, Louise M. Howard, Simone N. Vigod, Armando D’Agostino, Andrea Cipriani

Notice bibliographique

RevueAustralian & New Zealand Journal of Psychiatry · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMaternal Mental Health During Pregnancy and Postpartum
Établissements canadiensWomen's College HospitalUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNational Institute for Health and Care Research
Mots-clésMental healthTelepsychiatryContext (archaeology)MedicinePandemicAnxietyTelemedicinePsychiatryHealth careNursingMedical emergencyPsychologyCoronavirus disease 2019 (COVID-19)DiseasePolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The COVID-19 pandemic and its aftermath have increased pre-existing inequalities and risk factors for mental disorders in general, but perinatal mental disorders are of particular concern. They are already underdiagnosed and undertreated, and this has been magnified by the pandemic. Access to services (both psychiatric and obstetric) has been reduced, and in-person contact has been restricted because of the increased risks. Rates of perinatal anxiety and depressive symptoms have increased. In the face of these challenges, clear guidance in perinatal mental health is needed for patients and clinicians. However, a systematic search of the available resources showed only a small amount of guidance from a few countries, with a focus on the acute phase of the pandemic rather than the challenges of new variants and variable rates of infection. Telepsychiatry offers advantages during times of restricted social contact and also as an additional route for accessing a wide range of digital technologies. While there is a strong evidence base for general telepsychiatry, the particular issues in perinatal mental health need further examination. Clinicians will need expertise and training to navigate a hybrid model, flexibly combining in person and remote assessments according to risk, clinical need and individual patient preferences. There are also wider issues of care planning in the context of varying infection rates, restrictions and vaccination access in different countries. Clinicians will need to focus on prevention, treatment, risk assessment and symptom monitoring, but there will also need to be an urgent and coordinated focus on guidance and planning across all organisations involved in perinatal mental health care.

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)0,017
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,041
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: Commentaire
Score de désaccord entre enseignants0,058
Score d'incertitude au seuil0,115

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0170,041
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0050,004
Communication savante0,0130,022
Science ouverte0,0030,016
Intégrité de la recherche0,0090,022
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0180,003

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,343
Écart entre enseignants0,319 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreCommentaire

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations9
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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