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Enregistrement W4392640616 · doi:10.1089/jchc.23.08.0071

Postpartum Depression in Correctional Populations

2024· article· en· W4392640616 sur OpenAlexaff
Aikansha Chawla, Nandini Bansal, Celina Liu, Andrew T Olagunju

Notice bibliographique

RevueJournal of Correctional Health Care · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMaternal Mental Health During Pregnancy and Postpartum
Établissements canadiensSt. Joseph’s Healthcare HamiltonMcMaster UniversityMcMaster University Medical Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineDepression (economics)Postpartum depressionPsychiatryFamily medicinePregnancy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This viewpoint was developed to revisit the burden and risks associated with postpartum depression (PPD) among incarcerated women based on a thematic review of the literature. Around one third of incarcerated pregnant women have symptoms of moderate to severe depression perinatally. In particular, PPD negatively impacts the well-being of parents and their children. Mitigating the consequences of PPD through screening, promotion of protective factors, and early identification coupled with treatment may have a substantial impact on the overall well-being of the affected children and postpartum individuals. Important risk factors for PPD in correctional populations include previous mental illness diagnosis, a lack of social support, poor pre- and perinatal care, inability to breastfeed, a lack of skin-to-skin contact, and partner violence. We recommend that correctional facilities promote the development of on-site mother-baby units and streamline the visitation process for newborns to visit parents. Improved access to pre- and postnatal care, education, and doula support is highly recommended, as well as consideration of community-based alternatives to incarceration, particularly in correctional settings with underserved mental health care needs. Future studies are needed to estimate the burden of PPD in correctional settings, identify system-related risk factors, and implement evidence-based guidelines for PPD and associated psychosocial sequelae.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,116
Score d'incertitude au seuil0,419

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,372
Écart entre enseignants0,345 · 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 tête enseignante, 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

Citations2
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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