Treating maternal depression: understanding barriers and facilitators to repetitive transcranial magnetic stimulation treatment in Canada-a protocol
Notice bibliographique
Résumé
Background: Peripartum depression (PPD) is a serious public health issue associated with severe and potentially long-term adverse maternal and child developmental outcomes. Suicide and overdose, for example, accounts for up to a third of maternal deaths. A current depression diagnosis with no active treatment is a common risk factor for maternal suicide. Repetitive transcranial magnetic stimulation (rTMS) is a non-pharmacological treatment that has recently shown some promise as an effective treatment with limited side effects for PPD, but more research is required. This study aims to identify current barriers and potential facilitators for women with PPD accessing treatment in general, and rTMS specifically. Methods: This study will consist of two anonymous, self-administered surveys, focus groups, and interviews. A descriptive interpretative approach will be employed, and thematic analysis will be completed for the focus groups and interviews. Participants who are currently, or have previously experienced depressive symptoms, as well as health providers will be recruited. Our study will follow an equity, diversity, and inclusion (EDI) perspective on sex, gender, and ethnicity and the gender-based analysis plus (GBA+) analytic tool will be used. Both a qualitative and quantitative analysis of the data will be conducted. Discussion: We expect to find education and accessibility to be primary treatment barriers for persons with PPD. Identifying and addressing barriers is a critical first step towards the devolvement of initiatives that can work towards improving mental health in this population.
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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 | 0,014 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,014 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,035 | 0,002 |
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.
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 ».