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Enregistrement W4313326711 · doi:10.4088/jcp.22br14574

Online Peer-Delivered 1-Day Cognitive Behavioral Therapy–Based Workshops for Postpartum Depression

2022· article· en· W4313326711 sur OpenAlexaff
Donya Merza, Haley Layton, Calan Savoy, Zoryana Babiy, Madisyn Campbell, Peter Bieling, June S. L. Brown, Ryan J. Van Lieshout

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Clinical Psychiatry · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMaternal Mental Health During Pregnancy and Postpartum
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDepression (economics)Postpartum depressionCognitive behavioral therapyPsychologyPsychotherapistCognitionCognitive therapyClinical psychologyPsychiatryMedicinePregnancy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Brief Report P ostpartum depression (PPD) affects up to 20% of mothers and birthing parents, yet only 1 in 10 receive evidence-based treatment.1 Barriers include time limitations, long waitlists, and concerns about stigma and judgment by health care providers.Peer-administered interventions, those delivered by recovered former sufferers, can reduce stigma and convey valuable experiential knowledge, promote normalization, and provide role models for recovery for those with PPD. 2 Group delivery of peer-administered interventions may also be capable of cost-effectively treating PPD. 3 This study examined the feasibility of training individuals who have recovered from PPD to deliver an online 1-day cognitive behavioral therapy (CBT)-based workshop for PPD, assessed the acceptability of these workshops to those with current PPD, and estimated the intervention's clinical effects. MethodsThis study utilized a single-arm pre-post design with no control group and was conducted from January-February 2021.Participants self-referred in response to social media advertisements and were eligible if they lived in Ontario, Canada; were ≥ 18 years old; had an infant < 12 months old; and scored ≥ 10 on the Edinburgh Postnatal Depression Scale (EPDS).No other exclusionary criteria were applied.

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)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai non randomisé · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,054

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,003
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 ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0160,002

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 Opus0,111
Tête enseignante GPT0,454
Écart entre enseignants0,342 · 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'étudeEssai non randomisé
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

Citations3
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentnon

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