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Enregistrement W4382932002 · doi:10.4103/ipj.ipj_156_22

Antenatal depression and anxiety in Indian women: A systematic review

2023· review· en· W4382932002 sur OpenAlexaboutno aff
Swapnajeet Sahoo, Gursahiba Gill, Pooja Sikka, Ritu Nehra

Notice bibliographique

RevueIndustrial Psychiatry Journal · 2023
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMaternal Mental Health During Pregnancy and Postpartum
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAnxietyMedicineMental healthDepression (economics)PsychiatryAntenatal depressionReferralPregnancyPostpartum depressionFamily medicineDepressive symptoms

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

There is good evidence to suggest that high prevalence of depression and anxiety in the postpartum period. However, very few studies have focused on antenatal depression and anxiety disorders and their associated risk factors. Further, there are only a handful of studies from India on common antenatal mental health disorders. With this background, we reviewed the existing evidence on antenatal depression and anxiety from the studies conducted in Indian pregnant women during the antenatal period and to explore the associated risk factors. All the major databases were searched systematically for English language studies on prevalence and risk factors for antenatal depression and anxiety in Indian pregnant females, published during the period January 2000 to May 2022. Quality assessment of studies was done with the modified version of Newcastle Ottawa Scale for cross-sectional studies. We found the overall prevalence of antenatal depression was ranged from 3.8% to 65% and antenatal anxiety from 13 to 55%. The most relevant risk factors associated with antenatal depression and anxiety during pregnancy were preference to have a male child, intimate partner violence, history of abortions, marital conflict, poor relationship with the husband/in-laws and lack of social support. To conclude, the systematic review suggests that depressive and anxiety disorders are quite common in Indian pregnant women in antepartum period with varying prevalence depending on various settings and scales used. Steps should be taken to promote obstetricians for regular mental health screening during the antenatal visits and prompt referral to mental health professionals when suspected.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,029
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,072
Tête enseignante GPT0,372
Écart entre enseignants0,300 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations13
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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