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Enregistrement W4387766240 · doi:10.2196/preprints.53786

Integrating digital technology in perinatal mental healthcare: predictors of participation in a text message screening protocol for maternal depression and anxiety (Preprint)

2023· preprint· en· W4387766240 sur OpenAlexaboutno aff
Julia Barnwell, Cindy Hénault Robert, Tuong‐Vi Nguyen, Kelsey P Davis, Chloé Gratton, Guillaume Elgbeili, Hung Pham, Tina Montreuil, Kieran J. O’Donnell

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMaternal Mental Health During Pregnancy and Postpartum
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPreprintAnxietyDepression (economics)CohortPsychologyProtocol (science)Prospective cohort studyMedicinePsychiatryComputer scienceWorld Wide WebAlternative medicineInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND Systematic and paper-based perinatal mental health screening may overburden health care systems lacking workforce and financial resources. Short Message Service (SMS) text message screening may provide a novel alternative, increasing the efficacy and accessibility of screening for patients and healthcare providers. Before bringing texting-based screening protocols to scale, it is critical to understand the factors that may limit their feasibility and appropriateness within diverse populations. OBJECTIVE Our study aimed to 1) examine sources of selection bias in patient engagement and compliance in a texting-based perinatal depression and anxiety screening protocol, and 2) determine whether participant SMS text message response rate was a better predictor of postpartum mental health symptoms than scores from the texting-based brief screening measures themselves. METHODS Perinatal participants from the Montreal Antenatal Well-Being Study (MAWS, n=1130) completed brief screening questionnaires assessing depression (Whooley Questions) and anxiety symptoms (Generalized Anxiety Disorder 2-Item questionnaire: GAD-2) at baseline and then at 14-day intervals via SMS text message. T-tests and Fisher’s tests were used to determine the sociodemographic and mental health profile of participants who responded to the SMS text message-based questions. Hurdle regression analyses were used to determine if baseline depression and anxiety symptoms were associated with number of SMS text message responses. Measures of model fit were used to determine the added predictive value of participants’ texting response rate on their depression and anxiety symptoms in the postpartum period (assessed by the Edinburgh Postnatal Depression Scale [EPDS] and the State-Trait Anxiety Inventory [STAI-S]). RESULTS Participants who responded to the SMS text messages (n=933) were more likely than non-respondents (n=114) to be Caucasian (n=587, 64.72% vs. n=39, 40.63%; P<.001), have higher educational attainment (post-graduate: n=268, 29.48% vs. n=15, 15.96%; P=.005), and higher income levels ($150,000 or more: n=176, 21.15% vs. n=10, 11.91%; P<.001). There were no significant differences in subclinical symptoms of depression and anxiety between the two groups at baseline and postpartum. However, worse depression and anxiety symptoms at baseline (a one-point increase in Whooley, EPDS and STAI-S scores) were associated with fewer SMS responses overall (respective decrease of 3.1%, 1%, and 0.3% in the average number of SMS answered by participants). Scores on the GAD-2 questionnaire sent via SMS text message in the first eight weeks postpartum were the best predictor of depression and anxiety symptoms assessed between eight weeks and six months postpartum; participant SMS response rate did not impact this association. CONCLUSIONS Findings from this study cautiously support the use and feasibility of brief screening questionnaires sent via SMS text message to screen for perinatal depression and anxiety symptoms. However, findings also highlight how screening and service delivery via digital technology could exacerbate disparities in mental health between certain patient groups.

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)0,019
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,128
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,100

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0190,128
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,038
Tête enseignante GPT0,378
Écart entre enseignants0,340 · 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'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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