Online Public Health Nurse–Delivered Group Cognitive Behavioral Therapy for Postpartum Depression
Notice bibliographique
Résumé
Rates of postpartum depression (PPD) increased during the COVID-19 pandemic, further highlighting the need for effective, accessible treatments for PPD. While public health nurses (PHNs) can be trained to help treat PPD, it is not known if they can effectively deliver evidence-based psychotherapies online to those with PPD. Mothers (n = 159) living in Ontario, Canada, with an Edinburgh Postnatal Depression Scale (EPDS) score ≥ 10 and an infant < 12 months of age were randomized to receive a 9-week group cognitive behavioral therapy (CBT) intervention delivered by PHNs over Zoom, between October 2020 and November 2021. Experimental group participants received CBT plus treatment as usual (TAU), and control participants received TAU alone. Participants were assessed at baseline (T1), 9 weeks later (T2), and 6 months after T2 (T3). Primary outcomes were changes in EPDS score and current major depressive disorder (MDD) as measured by the Mini International Neuropsychiatric Interview. Secondary outcomes included worry, social support, the mother-infant relationship, and infant temperament. = 0.44). They were also less likely to meet diagnostic criteria for current MDD compared to control participants (OR = 5.09; 95% CI, 1.18-21.98; number needed to treat [NNT: 3.7]). These improvements remained stable 6 months later (T3). PHNs can be trained to deliver effective online group CBT for PPD to reduce depression and worry and improve aspects of the mother-infant relationship, and they represent an important way to increase access to effective treatment for PPD. ClinicalTrials.gov identifier: NCT04928742.
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 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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».