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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 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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,031
Score d'incertitude au seuil0,062

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 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

Citations2
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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