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Enregistrement W4391030662 · doi:10.31083/j.ceog5101008

The Relationship between Maternal Perinatal Depression and Offspring Depression: A Meta-Analysis

2024· article· en· W4391030662 sur OpenAlexaboutno aff
Qing Yang, Wei Mi, Fang Su, Wei Song

Notice bibliographique

RevueClinical and Experimental Obstetrics & Gynecology · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMaternal Mental Health During Pregnancy and Postpartum
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Science Foundation of Hunan ProvinceNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésMedicineOffspringDepression (economics)Antenatal depressionMeta-analysisObstetricsPregnancyPsychiatryInternal medicineDepressive symptomsAnxiety

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Antepartum depression, with an incidence of 20.7%, is a pressing global public health concern due to its detrimental effects on both the physical and mental health of pregnant women, as well as the potential risk it poses for depression in their offspring. Nevertheless, there is a lack of consensus among existing studies regarding this issue. Here, we systematically evaluated the relationship between maternal perinatal depression and offspring depression by meta-analysis. Methods: We conducted a comprehensive search for relevant studies in Pubmed, Embase, The Cochrane Library, CNKI, Wanfang, VIP, and Chinese Biomedical Literature Service System databases. The prospective cohort studies, which were published in English or Chinese, reported the occurrence of maternal prenatal and/or postnatal depression within one year postpartum and assessed the subsequent development of depression in their offspring, were included. Study quality was assessed with the Newcastle-Ottawa Scale. Review Manager 5.4 software was used for meta-analysis. Subgroup analysis was performed. Publication bias was evaluated with a funnel plot. Results: Totally, 12 studies were included. The meta-analysis found that maternal perinatal depression increased the risk of offspring depression by 1.64 (95% confidence interval (95% CI): 1.37, 1.96, p < 0.001). Subgroup analysis showed that the risk of offspring depression was significantly increased in the European population with maternal perinatal depression (odds ratio (OR) = 1.90, 95% CI (1.49, 2.42), p < 0.001), but not in the Australian and the American populations. The combined effect sizes of maternal antepartum and postpartum depression were (OR = 1.70, 95% CI (1.27, 2.27), p < 0.001) and (OR = 1.74, 95% CI (1.31, 2.32), p < 0.001), respectively. The combined effect size of the relationship of maternal perinatal depression with offspring depression in childhood and adulthood was (OR = 1.70, 95% CI (1.28, 2.25), p < 0.001) and (OR = 1.60, 95% CI (1.27, 2.02), p < 0.001), respectively. The adjusted and unadjusted combined effect sizes were (OR = 1.44, 95% CI (1.14, 1.82), p < 0.001) and (OR = 1.97, 95% CI (1.49, 2.60), p < 0.001), respectively. There may be some publication bias in the included studies. Conclusions: Maternal perinatal depression is associated with an increased risk of depression in offspring. Effective prevention and management of depression in perinatal women is necessary to mitigate the risk of depression in offspring.

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)0,013
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,027
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: Méta-analyse
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,069

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0130,027
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0180,057
Bibliométrie0,0070,006
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,133
Tête enseignante GPT0,421
Écart entre enseignants0,288 · 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'étudeMéta-analyse
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

Citations4
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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