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Enregistrement W4385580763 · doi:10.1186/s40359-023-01244-w

Early intervention to prevent adverse child emotional and behavioural development following maternal depression in pregnancy: study protocol for a randomised controlled trial

2023· article· en· W4385580763 sur OpenAlexaff
Jeannette Milgrom, Yafit Hirshler, Charlene Holt, Helen Skouteris, Megan Galbally, Christine East, Vivette Glover, John Reece, Kieran J. O’Donnell, Susan Walker, Shannon Malloy, Alan W. Gemmill

Notice bibliographique

RevueBMC Psychology · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMaternal Mental Health During Pregnancy and Postpartum
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesNational Center for Advancing Translational SciencesMedical Research CouncilNational Health and Medical Research CouncilAustin Medical Research Foundation
Mots-clésCBCLRandomized controlled trialChild Behavior ChecklistAnxietyEdinburgh Postnatal Depression ScalePsychologyDepression (economics)Clinical psychologyChild developmentAntenatal depressionPsychiatryPregnancyPediatricsMedicineDepressive symptoms

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Substantial evidence indicates that maternal depression during pregnancy (i.e., antenatal depression) is associated not only with maternal wellbeing but also with child emotional and behavioural development. Children of antenatally depressed women are at risk of emotional and behavioural problems, including internalising problems (e.g., anxiety and depression) and externalising problems (e.g., attention problems), that may last at least to adolescence. These enduring effects also constitute an enormous economic cost. Despite the seriousness of this problem, until recently there existed very few controlled studies evaluating whether active psychological treatment for antenatal depression can prevent adverse child outcomes. Our previous pilot randomised controlled trial (RCT) exploring the effect of cognitive behavioural therapy (CBT) for antenatal depression on child outcomes showed promising results. We aim to assess whether treating antenatal depression with an evidence-based 8-week structured CBT program can prevent or ameliorate adverse child developmental outcomes at 2 years of age. METHODS: Pregnant women ≤ 30 weeks gestation diagnosed with a depressive disorder are recruited and randomised to CBT or treatment as usual (TAU). The target sample size is 230 and the primary outcome measure is the infant Internalising scale of the Child Behaviour Checklist (CBCL) at 24 months of age. Secondary infant outcome measures at 24 months are the Externalising scale of the CBCL and the motor and cognitive development subscales of the Ages & Stages Questionnaire (ASQ-3). Additional secondary outcome measures are subscales of the Revised Infant Behaviour Questionnaire (IBQ-R), ASQ-3 and the ASQ-Socio-Emotional (ASQ-SE) at 3 and 12 months of age and the quality of mother-infant interaction at 3 and 24 months. Maternal measures, including demographic data, depression diagnosis, depressive and anxiety symptoms, perceived stress and parenting stress, are collected across all time points. DISCUSSION: The trial is ongoing and recruitment was slowed due to the COVID-19 pandemic. If results suggest a beneficial effect of antenatal depression treatment on infant outcomes, the project could have repercussions for standard antenatal care, for maternal and infant health services and for preventing the intergenerational transmission of mental health disorders. TRIAL REGISTRATION: Australia and New Zealand Clinical Trials Register: ACTRN12618001925235 Date Registered: 27 November 2018.

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)0,032
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,037
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 randomisé · Signal consensuel: Essai randomisé
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,113
Score d'incertitude au seuil0,379

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0320,037
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0070,003
Méta-épidémiologie (sens large)0,0170,008
Bibliométrie0,0030,005
Études des sciences et des technologies0,0030,004
Communication savante0,0050,005
Science ouverte0,0040,003
Intégrité de la recherche0,0080,009
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,1130,016

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 Opus0,062
Tête enseignante GPT0,419
Écart entre enseignants0,357 · 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 randomisé
Domainenon disponible
GenreProtocole

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

En bref

Citations4
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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